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基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

系统工程与电子技术 2011年第10期33卷 2159-2163页

作者：刘兴淼王仕成赵静刘志国第二炮兵工程学院精确制导与仿真实验室陕西西安710025 西安卫星测控中心陕西西安710043

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素... 详细信息

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。

关键词：红外目标跟踪均值漂移特征融合局部二值模式纹理背景加权

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基于背景加权空间直方图的目标跟踪

应用光学 2015年第3期36卷 391-397页

作者：刘芳余旺盛中国人民解放军空军94188部队空军工程大学信息与导航学院

针对传统目标跟踪算法中存在的特征鲁棒性不强的问题,提出了一种基于背景加权空间直方图的目标跟踪算法。算法通过综合背景加权直方图和空间直方图二者各自的优势,增强了特征描述的鲁棒性,进而在Mean Shift跟踪框架下实现了对运动目标... 详细信息

针对传统目标跟踪算法中存在的特征鲁棒性不强的问题,提出了一种基于背景加权空间直方图的目标跟踪算法。算法通过综合背景加权直方图和空间直方图二者各自的优势,增强了特征描述的鲁棒性,进而在Mean Shift跟踪框架下实现了对运动目标的跟踪。仿真实验与定量分析表明,所提算法能够实现对目标的稳定跟踪,跟踪所得的平均中心位置误差较传统算法降低了80%以上。

关键词：视觉跟踪背景加权空间直方图均值迁移

基于直方图比的背景加权的Mean Shift目标跟踪算法

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强激光与粒子束 2016年第5期28卷 13-17页

作者：王晓卫王旭东贺明陆军航空兵学院无人机中心北京101123 防空兵学院郑州450052

针对Mean Shift跟踪算法目标模型中背景像素所造成的目标跟踪定位的偏差,提出了一种基于直方图比的背景加权的目标表示方法。该方法使用由目标核直方图和背景直方图的对数似然比值推导出的隶属度因子作为权值,通过只对目标模型进行加权... 详细信息

针对Mean Shift跟踪算法目标模型中背景像素所造成的目标跟踪定位的偏差,提出了一种基于直方图比的背景加权的目标表示方法。该方法使用由目标核直方图和背景直方图的对数似然比值推导出的隶属度因子作为权值,通过只对目标模型进行加权变换,而不变换目标候选模型的方法,增强了目标和背景的可分性,有效减少了跟踪过程中背景像素的干扰,提高了目标定位的准确性。仿真实验结果表明算法的有效性。

关键词：目标跟踪均值平移算法目标模型背景加权直方图比

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一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法

计算机工程 2019年第12期45卷 249-256,262页

作者：龚红杨发顺王代强丁召贵州大学人民武装学院贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550025

针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能... 详细信息

针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。

关键词：背景加权特征融合目标跟踪颜色特征纹理特征

利用背景加权和选择性子模型更新的视觉跟踪算法

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中国图象图形学报 2014年第9期19卷 1360-1367页

作者：黄安奇侯志强余旺盛刘翔空军工程大学信息与导航学院西安710077

目的针对传统Mean Shift算法对受背景干扰的目标无法进行有效跟踪并缺少有效的模型更新策略的问题,提出一种将背景加权和选择性子模型更新相结合的跟踪算法。方法首先,在Mean Shift框架下,为了减少背景信息对目标定位的干扰,利用目标区... 详细信息

目的针对传统Mean Shift算法对受背景干扰的目标无法进行有效跟踪并缺少有效的模型更新策略的问题,提出一种将背景加权和选择性子模型更新相结合的跟踪算法。方法首先,在Mean Shift框架下,为了减少背景信息对目标定位的干扰,利用目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数只引入到目标模型的颜色直方图中,从而建立一个新的目标模型。然后,根据目标模型中每个分量匹配贡献度的大小选取需要更新的模型分量及其更新公式。结果实验结果表明,本文算法能够抑制背景干扰,同时能对模型进行有效的选择性更新,克服了整体更新策略严重的模型漂移问题。结论本文从模型描述和更新策略两个方面对传统Mean Shift算法进行了改进,实验结果表明本文算法具有较好的有效性和鲁棒性。

关键词：目标跟踪均值漂移背景加权选择性子模型更新

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基于局部分块和背景加权的视觉跟踪算法

空军工程大学学报（自然科学版） 2014年第2期15卷 53-56,65页

作者：余旺盛田孝华侯志强张翀空军工程大学信息与导航学院 95147部队

针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的... 详细信息

针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。

关键词：视觉跟踪局部分块背景加权积分直方图

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基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法

微型机与应用 2016年第1期35卷 56-59,70页

作者：黄清泉陈亮庞亮张翼鹏解放军理工大学通信工程学院中国人民解放军91202部队南京炮兵学院作战实验中心

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的... 详细信息

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。

关键词： Mean Shift 颜色纹理直方图背景加权

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基于自适应核窗宽的红外目标跟踪算法

控制与决策 2012年第1期27卷 114-119页

作者：刘兴淼王仕成赵静刘志国第二炮兵工程学院西安710025 西安卫星测控中心西安710043

针对传统均值漂移算法无法对对比度低、尺度变化的红外目标进行有效跟踪的问题,提出一种改进MeanShift算法.首先融合灰度和纹理两方面的信息,并分别定义背景灰度和纹理加权系数,实现了目标的准确定位;然后,提出一种基于背景和前景目标... 详细信息

针对传统均值漂移算法无法对对比度低、尺度变化的红外目标进行有效跟踪的问题,提出一种改进MeanShift算法.首先融合灰度和纹理两方面的信息,并分别定义背景灰度和纹理加权系数,实现了目标的准确定位;然后,提出一种基于背景和前景目标相似度的核窗宽选取算法,自动选取窗口缩放比例,得到与目标尺度一致的跟踪窗口.实验结果表明,所提出的算法能够实现对红外目标的跟踪,并且对尺度变化的目标具有较好的适应性.

关键词：红外目标跟踪均值漂移特征融合自适应跟踪窗背景加权

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一种解决遮挡问题的跟踪方法

液晶与显示 2019年第2期34卷 188-193页

作者：吴水琴毛耀刘琼李志俊中国科学院光束控制重点实验室四川成都610209 中国科学院光电技术研究所四川成都610209 中国科学院大学北京101400

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法。本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数... 详细信息

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法。本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数的差值,提高遮挡判定的有效性,进而提高遮挡时的跟踪性能。通过实验证明,基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法可有效解决遮挡跟踪问题。

关键词：遮挡跟踪 Mean Shift算法 Kalman预测背景加权