目标方面毕业论文,与一种融合多特征与子快的抗遮挡算法相关论文范文

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摘 要:为解决复杂情况下运动目标的检测问题,本文提出一种基于多特征融合和新子块分割的算法.该算法通过综合目标的颜色和纹理特征加强对目标的跟踪,并通过新的子块分割完成对不同子块的权值赋予,对发生遮挡时不同区域进行差别处理.同时在发生完全遮挡时还采用kalman滤波模型对轨迹进行预测,获得运动目标信息并更新.实验结果表明:该算法能够较好的完成遮挡情况下的目标跟踪.

关 键 词 :遮挡;子块;卡尔曼滤波

中图分类号:TP391.41

目标的运动跟踪检测在交通监管、视频安防、航空航天等很多领域都有着广泛的应用,随着社会的进一步发展其在我们生活中将扮演越来越重要的

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;地位[1][2].同时遮挡情况下的目标跟踪也是研究的热点之一[3].运动目标检测即是目标在场景中存在运动的情况下,完成对目标的捕获,主要面对的问题是:背景的干扰、目标的遮挡、外界光线的变化和模板的更新.本文主要研究遮挡情况下的运动目标检测.已有的研究算法主要有:文献[4]中基于中心加权的算法,就是中心区域大于边缘区域;文献[5]提出了一种多特征融合的算法,这种算法通过将运动目标的颜色、位置和速度等特征进行综合应用,提高了对运动目标跟踪的可靠性和实时性;文献[6]提出了一种自适应的子块模板匹配和更新原则,算法可以通过目标大小自动对子快进行分割,并通过统计子块加权平均的方法确定目标运动位移.

本文通过研究以上各种算法将多特征融合、中心加权和子块分割等检测方法进行整合,同时结合kalman滤波模型进一步加强了遮挡条件下的运动目标检测.

1.跟踪算法的改进

1.1 纹理的特征

在大多数算法中对跟踪目标的特征描述大多采用颜色特征[7],就是用颜色的Bhattacharyya系数来判定,即:

(1)

该公式的计算方法是利用目标区域的颜色直方图与跟踪区域的相似性来区分是否发生遮挡,但颜色直方图只是对不同灰度值像素个数统计,并未涉及图像的空间信息,因此当跟踪目标的色彩信息与遮挡物的色彩信息相近时,通过计算Bhattacharyya系数的方法就不在适用.

针对上述问题,本文引入纹理特征来解决颜色特征相对于空间的不敏感.因为纹理特征是区域特征[8],不是针对单个像素而言.设图像中的点为f(x,y),则定义图像灰度差值为:

△f(x,y)等于f(x,y)-f(x+△x,y+△y) (2)

设△f(x,y)共有M级,使点f(x,y)在整个图像上移动,同时统计△f(x,y)不同级的次数,就可得到△f(x,y)的直方图,并计算出其概率P(△f(x,y)).

在纹理特征分析时,要对像素的8个邻域灰度差值,范围为0-255进行计算,主要关注以下4个指标:对比度(Con)、纹理一致性(Asm)、熵(Ent)及平均值(Mean).

(3)

(4)


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(5)

(6)

式中,L为灰度值,P(L)为其出现的概率,这4个指标就是纹理特征.利用这4个纹理指标与颜色信息相结合来完成对运动目标的特征描述.

1.2 改进的子块分割

在有遮挡情况下的运动目标跟踪更多关注的是目标的主体部分,对其边缘则可以进行模糊处理.一般发生遮挡时首先影响的是边缘部分,因此在进行图像处理时,应赋予中心区域较大的权值,离中心越远权值越小.

基于这样的理念,本文提出了一种新的子块分割方法,如图1所示:

图1 改进后的子块分割方式

新的子块分割方法是在初始化时将前景图像分为7个子块,按照顺时针的次序,从左上角开始编号,最后将中间区域编为7号.本文通过子块面积的大小来标定在算法进行过程中权值的大小.因为发生遮挡时,首先被遮挡的是目标的边缘信息,但对观察者来说如果此时目标的主体信息是完整的,目标的检测仍是能够完成的.所以如图1所示,本文将中心区域的7号子块赋予了较大的面积,其余6个边缘子块赋予较小的相等面积.具体的算法运算如下,权值

(7)

其中Si为子块的面积,St为前景图像的面积.在此基础上结合文献[6]中提出的基于加权平均的表示方法,从而得到改进后的运动位移:

(8)

接着继续根据文献[6]中的方法对子块模板进行更新.

1.3 双向卡尔曼滤波

当目标发生完全遮挡时,应当采用kalman滤波器对运动轨迹进行预测,本文运用kalman滤波方法对运动采用双向预测[9].因为当目标发生遮挡时,目标可能可能保持原来的运动状态继续前进,也可能到此为止,反向离开.


写目标论文的注意事项
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运动模型1: (9)

运动模型2: (10)

观测模型: (11)

运动模型1主要描述的是运动目标保持原有运动状态的情况,运动模型2则是对运动目标反向运动情形的预测.当目标重新出现在监视区时,采用文献[6]方法对目标保持跟踪.

1.4 算法流程

(1)初始化选定目标.

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(2)当目标没发生遮挡时.

1)提取目标颜色特征进行跟踪.

2)根据方程(3)-(6)提取纹理特征进行检测.

(3)目标发生遮挡时

1)目标未完全遮挡

①按图1所示,对子块进行分割.

②基于加权平均的方法计算出运动平均位移.

③得出目标位置.

2)完全遮挡

采用kalman滤波进行预测搜寻.若未寻找到目标保持搜索.反之,确定确定历史目标模板,并进行匹配.匹配成功进行下一步,不成功则返回步骤(1).

(4)对历史目标和kalman模型进行更新,跳转到步骤(2)进行下一帧处理.

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