[发明专利]一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法

摘要

本发明公开一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法，包括以下步骤首先，根据目标与背景的颜色差异建立对数似然图像，并对该图像进行数学形态学处理；其次，在前面获得的对数似然图上，计算对数似然图的二阶中心矩，然后再进行椭圆拟合以得出目标的尺度和旋转方向；最后，根据目标尺度更新Mean‑Shift算法的目标模型和核函数窗宽，并通过不断迭代进行目标跟踪。本发明中能够在对数似然图像上对目标快速进行椭圆拟合，从而准确计算出目标的真实尺度，更新Mean‑Shift跟踪算法模型。本发明中的方法算法实现简单，整个过程自动完成，可以实现实时的尺度自适应目标跟踪。

主权项

一种基于对数似然图像的尺度自适应目标跟踪方法，其特征在于，包含以下步骤：1)用一个矩形图像像素集来表示目标O，目标O大小为h×w，选择目标O外围、宽度大小为0.75×max{h,w}的矩形环状图像像素集来表示背景B；2)根据目标O与背景B的颜色差异建立对数似然图像LI，并利用数学形态学中的膨胀方法对对数似然图像LI进行处理；3)计算对数似然图像LI的二阶中心矩，公式为：μ02=Σi,LIi(yi-y‾)(yi-y‾)]]>μ20=Σi,LIi(xi-x‾)(xi-x‾)]]>μ11=Σi,LIi(xi-x‾)(yi-y‾)]]>其中，(xi,yi)表示目标O中像素i的坐标，LIi表示对数似然图中像素i的似然值，然后对目标O进行椭圆拟合，根据椭圆拟合的结果估算目标O的尺度参数；4)根据目标O的新尺度更新Mean‑Shift算法的目标模型，并更新目标模型中的核函数窗宽，然后对目标O进行Mean‑Shift迭代跟踪。