[发明专利]一种基于概率图谱的视觉目标跟踪预处理方法

说明书

一种基于概率图谱的视觉目标跟踪预处理方法，该方法包括以下步骤：(1)提取包含目标(O)与目标背景(B)的图像块I；(2)根据图像块I、目标前景直方图模板(Hist_o)与目标背景直方图模板(Hist_B)生成初始目标概率图谱P_i；(3)将初始目标概率图谱做插值运算；(4)对初始目标概率图谱P_i做最大值滤波运算，完成对初始目标概率图谱的腐蚀操作并生成滤波概率图谱P_f；(5)利用伽马转换将滤波概率图谱进行转换并得到P_y；(6)对概率图谱进行归一化并得到最终的概率图谱P_m；(7)将得到的概率图谱对目标或者目标的特征进行预处理。本发明可以有效的增强目标区域并削弱目标背景区域，从而提升分类器的判别性能。

技术领域

本发明涉及一种基于概率图谱的视觉目标跟踪预处理方法。

背景技术

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题。近年来随着计算机视觉技术的飞速发展。视觉目标跟踪技术的发展也取得了重大的进步并被应用在多个应用领域，如无人驾驶，机器人等等。

目前视觉目标跟踪技术主要分为两类，一类是基于生成方法的跟踪技术，另一类是基于判别式的跟踪技术。基于生成方法的跟踪技术在上一刻目标位置的附近采样并生成若干候选目标，再根据候选目标与目标的相似性筛选出最佳候选目标来定位目标的位置与状态。基于判别式方法的跟踪技术提取包含目标及目标附近背景信息的图像块，在提取正样本与负样本的基础上训练一个分类器，最后根据分类器来对目标的位置进行定位。为了增强分类器的判别性能，研究者提出了利用预处理方法对提取包含目标及目标附近背景信息的图像块进行预处理。

为了突出目标信息并削弱目标背景信息以提高分类器的判别性能，传统的基于判别式跟踪技术通常都是采用高斯分布或者类高斯分布的预处理窗口对目标图像块进行预处理。当相邻两时刻目标的状态不大时，目标基本位于预处理窗口中心附近，高斯预处理窗口可以有效的突出目标信息，并弱化目标的背景信息，从而有效提高分类器的判别性能。但是当相邻两时刻间目标的状态变化较大时(如目标快速移动，拍摄视角变化等等)，即目标偏离中心位置较大，高斯分布预处理窗口会弱化目标信息并增强背景信息，从而弱化分类器的判别性能以及造成目标模板更新时产生累计错误。

发明内容

本发明其目的就在于提供一种基于概率图谱的视觉目标跟踪预处理方法，以解决上述背景技术中的问题，利用基于彩色直方图的概率图谱用于获取目标图像块每一个像素属于目标前景的概率并得到预处理概率图谱，通过图像处理技术对概率图谱进行处理后，使预处理概率图谱能够增强目标的前景信息并削弱目标背景信息，从而提高分类器的判别性能。

为实现上述目的而采取的技术方案是，一种基于概率图谱的视觉目标跟踪预处理方法，该方法包括以下步骤：

(1)提取包含目标(O)与目标背景(B)的图像块I；

(2)根据图像块I、目标前景直方图模板(Hist_o)与目标背景直方图模板(Hist_B)生成初始目标概率图谱P_i；

(3)将初始目标概率图谱做插值运算；

(4)对初始目标概率图谱P_i做最大值滤波运算，完成对初始目标概率图谱的腐蚀操作并生成滤波概率图谱P_f；

(5)利用伽马转换将滤波概率图谱进行转换并得到P_y；

(6)对概率图谱进行归一化并得到最终的概率图谱P_m；

(7)将得到的概率图谱对目标或者目标的特征进行预处理。

有益效果

与现有技术相比本发明具有以下优点。