[发明专利]一种实时彩色目标跟踪方法

权利要求书

1.一种实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，包括：

在粒子滤波框架下，选定目标模板，同时初始化粒子集；

获取当前帧，通过状态转移模型，得到新的粒子集；

提取目标颜色信息和运动信息，采用改进均值漂移算法对新的粒子集的每个粒子进行漂移，得到漂移后的粒子集；

基于目标颜色信息和运动信息的融合，建立一个新的观测模型，并计算漂移后的粒子集的粒子权值；

归一化所述粒子权值，并通过粒子的加权得到当前帧的状态。

2.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，在粒子滤波框架下，选定目标模板，同时初始化粒子集具体包括：首先从初始帧中手动提取目标模板，得到目标的初始状态参数，同时在目标初始状态附近随机分布粒子数。

3.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，获取当前帧，通过状态转移模型，得到粒子集具体包括：

获取k-1时刻粒子集通过状态转移模型，得到粒子集

4.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，所述状态转换模型为：

s'_k-s_k-1＝s_k-1-s_k-2+ru_k-1，其中，表示粒子随机传播半径；u_t-1是[-1，1]的随机数。

5.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，改进均值漂算法为：假设待跟踪目标初始位于C₀(x₀,y₀)，初始化迭代次数itn＝0

(1)首先计算待跟踪目标所在矩形区域的零阶矩阵和一阶矩；

(2)根据零阶矩和一阶矩，计算矩形区域质心；

(3)如果||C₁-C₀||<ε或者itn＞itn0，停止迭代，并更新目标位置为C₁；否则令C₀＝C₁，并返回第(1)步。

6.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，提取目标颜色信息具体为：

首先由HSV颜色空间中的H分量和S分量分别构造目标模板的H分量直方图和S分量直方图；

然后通过各自的颜色直方图反向投影来获取当前帧的H分量概率分布图和S分量概率分布图,最后得到当前帧总的颜色概率分布图。

7.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，提取目标运动信息具体为：

(1)对图像上的每个象素,计算第k帧和第k-1帧之间以该像素为中心的局部范围内所有像素的绝对值之差,由此得到这两帧图像的差分图像

(2)计算第k-1和第k-2帧的差分图像

(3)接着，对做平均，得到

(4)最后，对D_k进行自适应阈值分割，阈值设为：Th＝m+ksd，其中，m和sd分别是图像D_k的均值与标准差，k为常数。

8.根据权利要求1所述的实时彩色目标跟踪方法，其特征在于，基于目标颜色信息和运动信息的融合，建立一个新的观测模型具体为：

假设候选目标为一矩形区域，计算该候选目标的颜色信息和运动信息；

将候选目标的颜色信息和运动信息进行融合，建立一个新的观测模型。