[发明专利]一种基于灰度约束的协方差矩阵跟踪方法

摘要

本发明属于图像检测技术领域，涉及一种基于灰度约束的协方差矩阵跟踪方法，包括下列步骤，对于一副图像，框选矩形区域作为目标模型进行跟踪；计算目标模型的每个点的灰度值；提取目标模型的每个点的特征向量；计算目标模型的协方差矩阵；在后继帧中，以目标模型为中心长宽各扩大后得到跟踪窗口，选取候选目标，检查是否满足灰度约束；对于满足灰度约束的候选目标，计算它与目标模型的协方差矩阵的差异值，差异值最小的候选目标区域即为被跟踪目标的位置。本发明具有目标定位更准确、跟踪速度更快、实时性更强的优点。

主权项

1.一种基于灰度约束的协方差矩阵跟踪方法，包括下列步骤：(1)对于视频序列的一副图像，框选一长为M像素，宽为N像素的矩形区域矩形区域作为目标模型进行跟踪。(2)利用下列公式计算目标模型的每个点的灰度值g_k，并计算目标模型的所有点的灰度值的平均值，g_k＝0.2989*R_k+0.5870*G_k+0.1140*B_k k∈[1，...，MN]，其中，R_k为红色通道的值，G_k为绿色通道的值，B_k为蓝色通道的值；(3)提取目标模型的每个点的特征向量f_k＝[x，y，R，G，B，G_x，G_y]，并计算目标模型的所有点的平均特征向量μ_R，其中，x，y分别代表一个像素点的x轴和y轴坐标，R，G，B分别代表它红、绿、蓝三个通道的值。G_x，G_y分别是它的x轴和y轴方向灰度的梯度值；(4)计算目标模型的协方差矩阵C_R，(5)在后继帧中，以目标模型为中心长宽各扩大后得到跟踪窗口，选取其中任意M×N大小的区域作为候选目标，按照步骤(2)给出的方法计算候选目标的所有点的灰度均值，检查是否满足下列灰度约束：候选目标与目标模型的灰度值平均值之差的绝对值比上目标模型的灰度均值小于设定阈值；(6)对于满足灰度约束的候选目标，计算它与目标模型的协方差矩阵的差异值差异值最小的候选目标区域即为被跟踪目标的位置，其中，λ_k(C_i，C_j)是协方差矩阵C_i和C_j的广义特征值：λ_kC_ix_k-C_jx_k＝0 k＝1...d，x_k是协方差矩阵C_i和C_j的广义特征向量。