[发明专利]基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法

权利要求书

1.一种基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法，其特征在于步骤如下：

（1）利用摄像头采集场景图像；

（2）判断当前图像是否为第一帧图像；如果是则执行步骤（4），否则执行步骤（3）；

（3）判断上一帧图像是否有跟踪窗口返回；如果有则执行步骤（14），否则执行步骤（4）；

（4）将步骤（1）采集到的图像进行高斯金字塔分解，产生8个不同分辨率的子图像；

（5）分别提取原图像及8层子图像的颜色、亮度、方向等特征图像；

（6）使用中央周边差算子和非线性归一化操作处理各特征图像；

（7）将步骤（6）处理后的各特征图线性组合生成各特征显著图，再生成总显著图；

（8）经胜者全赢和禁止返回机制得到显著区域；

（9）二值化显著区域；

（10）判断是否存在目标；如果存在则执行步骤（11），否则执行步骤（1）；

（11）提取运动目标；

（12）将提取的运动目标作为跟踪目标并建立跟踪窗口；

（13）计算核函数跟踪窗口的灰度值概率分布并返回跟踪窗口作为下一帧图像的搜索窗口；返回步骤（1）；

（14）计算搜索窗口的灰度值概率分布；

（15）计算搜索窗口的质心，并移动搜索窗口到质心，判断迭代次数是否达到20次；如果是则停止计算，返回步骤（1），并置下一帧图像为第一帧图像，否则执行步骤（16）；

（16）判断移动距离是否大于预先设置的固定阈值，如果是则返回步骤（14），否则执行步骤（17）；

（17）将步骤（16）所得到的的最佳匹配区域作为下一帧的跟踪目标区域，并将其对应的权值矩阵作为下一帧跟踪目标的权值矩阵，返回步骤（1）。

2.根据权利要求1所述的基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法，其特征在于，步骤（4）所述的高斯金字塔分解的步骤为：

4.1根据高斯模板的如下性质：

1）可分离性：w(m,n)＝w(m)w(n)

2）对称性：w(m)＝w(-m)

3）归一化性：Σm=-22w(m)=1,]]>Σn=-22w(n)=1]]>

得到如下所示的5×5的高斯模板w(m,n),m和n分别表示高斯模板的第m行和第n列：

w5=12561464141624164624362464162416414641]]>

4.2采用5×5的高斯模板对图像进行高斯金字塔分解，分解成9层，初始图像为第一层；对一幅二维数字图像I(i,j)，设δ为金字塔的层数，则由金字塔结构的第δ-1层计算第δ层的公式为：

Iδ(i,j)=Σm=-Nm=NΣn=-Nn=Nw(m,n)Iδ-1(2i+m,2j+n)---(1)]]>

其中w＝(m,n)表示高斯模板，N表示核函数的总行数或总列数。