[发明专利]基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法

权利要求书

1.本发明提出了一种基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法，该方法不涉及目标检测部分，并假设在初始帧图像中已确定目标区域的大小和位置，为一个包含目标像素的最小矩形框；若将图像序列中第k帧图像称为当前帧，则k-1帧图像称为前一帧；该方法的实现步骤如下：

步骤1、对灰度目标图像进行预处理，包括图像去噪和微分算子滤波处理；

步骤2、利用预处理后的灰度目标图像建立边缘信息特征空间；

步骤3、基于灰度目标图像特征空间，提取目标边缘信息作为特征模版；

步骤4、利用目标直方图计算候选目标的反向投影，并以此描述候选目标；

步骤5、当第k-1帧跟踪结束后，利用Kalman滤波器预测第k帧目标的起始搜索位置；

步骤6、利用Mean Shift方法在Kalman滤波器预测的目标起始位置附近搜索第k帧目标的最优位置；

步骤7、结合Canny算子对目标区域进行更新。

2.根据权利要求1所述方法，其步骤1中的特征在于：利用一阶Sobel微分算子对去噪后的灰度目标图像x、y方向进行滤波处理，x方向选取的滤波器掩模为[-1 0 1]，y方向选取的滤波器掩模为[-1 0 1]^T，得到1幅x方向滤波灰度图像和1幅y方向滤波灰度图像。

3.根据权利要求1所述方法，其步骤2中的特征在于：将按照权利要求2所述方法得到的目标图像x方向滤波灰度图像和y方向滤波灰度图像作为RGB彩色图像的两个通道图像，再将x方向滤波灰度图像重复利用一次作为RGB彩色图像的第三个通道图像，合成一幅RGB彩色图像；将该RGB图像变换为HSV图像，限制其H、S及V通道的像素值范围分别为[0,180)、[30,256)和[10,256)，超出此范围的像素被剔除；提取HSV图像的H通道得到H色度图像，将该H色度图像作为灰度目标的特征空间。

4.根据权利要求1所述方法，其步骤7中的特征在于：

利用Mean Shift方法找到当前帧的目标位置后，将按照权利要求2所述方法合成的RGB图像转换为灰度图像，并用Canny算子对该灰度图像进行边缘滤波，设置Canny算子的阈值上下限值分别为120和40；在边缘滤波所得二值图像的目标位置上选取尺寸为原目标区域1.2倍的区域，在此区域内搜索当前目标的边缘像素即可获得当前目标区域的精确位置和尺寸，完成对目标区域的更新。