吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (增刊1): 169-172.

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基于运动估计的CamShift移动目标跟踪算法

梁超1,2, 史东承2   

  1. 1. 吉林大学 通信工程学院,长春 130012;
    2. 长春工业大学 计算机科学与工程学院,长春 130012
  • 收稿日期:2012-12-16 发布日期:2013-06-01
  • 作者简介:梁超(1980-),男,讲师.研究方向:数字图像及视频处理.E-mail:betterlc@163.com
  • 基金资助:

    吉林省科技厅应用基础项目(20100368).

An camshift motion target tracking algorithm based on motion estimation

LIANG Chao1,2, SHI Dong-cheng2   

  1. 1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2. College of Computer Science and Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China
  • Received:2012-12-16 Published:2013-06-01

摘要:

在采用CamShift算法进行移动目标跟踪时,如果目标快速移动或者有遮挡物干扰时,仅利用移动的颜色信息对进行跟踪时容易导致跟踪失败。为了解决该问题,提出了移动目标运动估计和CamShift算法相结合的目标跟踪算法。通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪。最后通过实验验证该算法的有效性。

关键词: 目标跟踪, CamShift算法, 运动估计, 目标遮挡

Abstract:

When target move fast or there were interference,the target tracking algorithm based on CamShift was often tracking failure only using color information.In order to solve this problem,an improved CamShift target tracking algorithm which combined with mobile target estimation was precented.By weakening color histogram information of the target in the background and estimating target motion,this algorithm still can realize effective tracking in the occlusion or interference of the tracked target.The validity of the algorithm is proved by experiment.

Key words: target track, CamShift, motion estimation, target occlusion

中图分类号: 

  • TP391.41

[1] Cheng Y Z.MeanShift:Mode seeking and clustering [J].IEEE,Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(8):790-799.

[2] Bradski G R.Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [J].Intel Technology Journal,1998,2 (2):1-15.

[3] Comaniciu D,Ramesh V,Meer P.Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2000:142-149.

[4] Dorin C,Visvanathan R,Peter M.Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift [J].Institute of Electrical and Electronics Engineers Computer Society,2000,14:142-149.

[5] Li R,Zeng B,Liu M L.A new three-step search algorithm for block motion estimationp[J].IEEE Trans Circuits Syst Video Technol,1994,4:438-442.

[1] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[2] 姚睿, 郭庆新, 孙艳梅, 何坤, 张砦. 面向H.264的多级自适应快速整像素运动估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(1): 318-326.
[3] 杨欣,刘加,周鹏宇,周大可. 基于多特征融合的粒子滤波自适应目标跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(2): 533-539.
[4] 王书民, 张爱武, 王飞, 胡少兴, 孙卫东, 仰继连. 面向高空飞艇平台的视频增强与稳像[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(01): 203-210.
[5] 常发亮, 李江宝. 拓扑模型和特征学习的多摄像机接力跟踪策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 330-334.
[6] 杨小军, 宋青松, 马祥, 李东海. 基于多模型信息滤波器的故障容错目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(05): 1381-1385.
[7] 李昱辰, 李战明. 噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(04): 1139-1145.
[8] 李晓妮, 陈贺新, 陈绵书, 蒙塞夫·嘎博基. 基于H.264运动估计的音视频同步编码技术[J]. , 2012, 42(05): 1321-1326.
[9] 王洪, 戴明. 区域快速鲁棒特征跟踪电子稳像[J]. 吉林大学学报(工学版), 2012, 42(02): 451-458.
[10] 蒋蔚,伊国兴,曾庆双. 基于支持向量机粒子滤波的目标跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(4): 1102-1106.
[11] 赵宏伟, 袁世培, 惠玥, 魏利. H.264编码快速运动估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(增刊): 297-0300.
[12] 赵丁选, 崔玉鑫, 龚捷, 倪涛, 侯敬巍, 赵颖, 王超飞. 基于机器视觉的运动目标跟踪及位置检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(增刊): 257-0261.
[13] 杨红生, 杨光, 毛宏宇, 田地. 针对样品视频的H.264/SVC的快速运动估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(06): 1710-1714.
[14] 丁媛媛, 司玉娟, 姚成. H.264快速多参考帧选择算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(02): 566-0570.
[15] 于哲舟, 李江春, 周栩, 杨斌, 杨礼,黄岚. 基于视频流的目标检测反馈模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(增刊2): 401-0405.
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