[发明专利]复杂场景下基于粒子滤波器的运动目标跟踪方法无效

专利信息
申请号: 200910082797.3 申请日: 2009-04-29
公开(公告)号: CN101877130A 公开(公告)日: 2010-11-03
发明(设计)人: 张文生;丁欢;张水发;常晓夫;王虎;冯园园;杨名宇 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06T7/20 分类号: G06T7/20
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 梁爱荣
地址: 100080 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 复杂 场景 基于 粒子 滤波器 运动 目标 跟踪 方法
【权利要求书】:

1.一种复杂场景下基于粒子滤波器的运动目标跟踪方法,其特征在于,该方法综合使用视频图像中运动目标的颜色信息与运动信息,能够处理目标被遮挡、暂时消失、风吹草动及复杂场景下的运动目标跟踪,基于粒子滤波器理论框架,将粒子滤波器理论用于视频序列的运动目标跟踪,其步骤如下所述:

步骤S1:基于粒子滤波器理论框架对粒子进行初始化,是使用模板匹配在初始图像中寻找运动目标的初始位置,得到其运动信息,并以此作为初始化系统状态设置每个粒子,进行粒子初始化;

步骤S2:基于粒子滤波器理论框架,粒子选择跟踪运动目标的运动信息作为粒子系统状态,并按照一阶自回归方程进行传播,即粒子在下一阶段的系统状态为当前阶段的系统状态加一个随机扰动使粒子系统状态发生转移;

步骤S3:基于粒子滤波器理论框架对粒子的系统状态进行观测,使用结构化加权RGB颜色直方图分布,计算每个粒子基于颜色信息的后验概率;

步骤S4:基于粒子滤波器理论框架,由每个粒子的帧间差图像以及边缘图像,获得粒子的运动信息,然后选择评价函数,将运动信息转化成为概率密度分布,获得每个粒子基于运动信息的后验概率分布;

步骤S5:基于粒子滤波器理论框架计算后验概率,融合基于运动目标的颜色信息与运动信息的粒子后验概率分布得到最终的粒子联合后验概率分布;通过调整参数确定颜色信息与运动信息对最终粒子后验概率分布结果的影响;

步骤S6:利用每个粒子的后验概率,选择后验概率最大的粒子的系统状态或所有粒子系统状态的数学期望,作为系统状态的估计,确定跟踪目标的运动信息,完成运动目标跟踪;

步骤S7:当粒子经过若干次系统转移后,一部分粒子的系统状态距离跟踪目标较远,对粒子进行重采样,抛弃部分后验概率过小的粒子,返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法,其特征在于,所述基于颜色信息的粒子后验概率分布的获取步骤:是首先计算跟踪目标模板的结构化加权RGB颜色直方图,其次计算每个粒子的结构化加权RGB颜色直方图,然后将两者进行比较,得到粒子图像与运动目标模板图像之间颜色分布的距离差别,并将该距离差别进行高斯化、归一化之后成为概率分布,作为基于颜色信息的粒子后验概率分布。

3.根据权利要求2所述的运动目标跟踪方法,其特征在于,所述结构化加权RGB颜色直方图获取步骤:是将RGB颜色空间根据RGB颜色值分成一系列颜色区间,然后根据像素的位置及其颜色值,决定该像素在结构化加权RGB颜色直方图中的贡献;通过遍历图像关注区域中的每个像素,最终得到结构化加权RGB颜色直方图分布。

4.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法,其特征在于,所述计算运动信息的粒子后验概率分布的步骤:是通过对帧间差图像以及边缘图像进行像素级别的与运算,得到运动边缘图像,根据粒子图像包含运动边缘信息的数目考察粒子的相似度,并将粒子的相似度用评价函数处理成为概率分布,作为基于运动信息的粒子后验概率分布。

5.根据权利要求1所述的运动目标跟踪方法,其特征在于,所述边缘图像是反映当前帧图像的边缘信息,包括运动目标的边缘和静止的边缘,帧间差图像反映的是运动目标的边缘以及背景颜色变化较大的地方,将边缘图像和帧间差图像两者结合起来,得到运动目标的边缘信息为跟踪目标的运动信息。

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