[发明专利]一种复杂背景下的运动目标追踪方法

摘要

本发明公开了一种复杂背景下的运动目标追踪方法，针对传统的Meanshift等运动目标跟踪方法只通过追踪目标的颜色约束来实现对运动目标的跟踪，从而导致追踪精度较低这一问题，提出了一种复杂背景下的运动目标追踪方法。首先通过基于光流法获得Meanshift搜索窗口区域中的特征点信息；然后再根据Kalman滤波中的速度预估值剔除背景特征点信息，构建仅考虑待跟踪目标特征点的空间约束条件。最后将求得的空间约束结合传统Meanshift方法中的颜色约束，得到改进的反投影直方图，并将改进的反投影直方图作为Meanshift的概率密度图进行迭代，从而完成复杂背景下运动目标跟踪的过程。

主权项

1.一种复杂背景下的运动目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：提取追踪目标的色调信息，包括：步骤1.1：在跟踪开始时，在初始帧中需要通过机器或人工的方式辅助框选运动目标初始追踪窗口W₁，并要求W₁能将运动目标完全包含在窗内且窗口大小与目标在初始帧图像中的大小相等；步骤1.2：在后续跟踪的过程中，应用前一帧，即设为k‑1帧中的运动目标窗口W_k‑1“覆盖”在第k帧图像中的同样位置，并在“覆盖”位置处统计窗口内的色调直方图；步骤1.3：基于统计出的色调直方图对第k帧图像反投影，生成反投影图以寻找第k帧图像中与W_k‑1色调信息相似的物体，将这些色调信息相似的物体标记为1，色调信息不相似的物体标记为0；步骤2：追踪目标的特征点信息提取，包括：步骤2.1：通过Kalman滤波预估第k帧目标追踪窗口的位置，并根据与W_k‑1的相对位置以计算并预估追踪目标的位移、速度参数；再根据预估参数扩展第k帧中的目标追踪窗口W_k‑1，获得第k帧中被扩展目标的追踪窗口步骤2.2：进一步提取中目标角点、边缘点中的强特征点，标记为1，并将剩余的追踪目标特征点通过二值化、膨胀处理方式以生成追踪目标特征点信息图步骤3：复杂背景下的运动目标追踪，包括：步骤3.1：将步骤1中的色调反投影图与步骤2中的特征点信息图做逻辑与运算，结果使两图中同标记为1的像素点标记值仍为1，其余像素点标记为0，则生成了新的反投影图；步骤3.2：根据新的反投影图对目标追踪窗口W_k‑1进行Meanshift迭代，直至目标追踪窗口W_k‑1运动至完全捕捉到追踪目标的位置，此时的目标追踪窗口即为第k帧中Kalman滤波的观测窗口将预估窗口与观测窗口根据一定的权重进行融合，即可得到Kalman滤波的状态窗口，即第k帧中的目标追踪窗口W_k；步骤3.3：将第k帧目标追踪窗口W_k应用于第k+1帧的目标追踪过程中，重复步骤1至步骤3，依此类推，直至追踪视频结束。