一种基于maca的自适应跟踪算法new

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1、第25卷第3期徐州工程学院学报(自然科学版)2010年9月Vo1．25No．3JournalofXuzhouInstituteofTechnology(NaturalSciencesEdition)SEP．2O1O一种基于MACA的自适应跟踪算法曲巨宝，林宏基(1．武夷学院数学与计算机系，福建武夷山354300；2．福州大学数学与计算机科学学院，福州350002)摘要：针对视频序列图像目标跟踪中经常因场景复杂、目标颜色多样以及目标发生旋转、遮挡和速率变化时丢失目标问题，提出了一种多模式自适应CamShift算法(MACA)．通过将Cam—Shift算法对H分量

2、敏感的特性推广到S、V分量，构造了凸函数组合模型，利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解，配合倾角识别和基于IIR滤波的目标运动状态信息预测跟踪技术，取得了理想的跟踪效果．将MACA算法应用于自适应实时跟踪系统进行验证性实验表明，该算法具有良好的实时性和鲁棒性．关键词：MACA；CamShift；多模式；自适应；跟踪中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1674—358X(2O10)03-0041—06计算机智能监控与跟踪目前已经成为计算机视觉领域一个倍受关注的前沿研究方向，被广泛应用于国防、航空航天、公共安全等领域．实现目标跟踪的关键在

3、于有一种高效精准的跟踪算法实时准确地提取目标，同时还要有一个性能良好的跟踪系统．当视频图像中背景光照发生变化、目标发生缩放、旋转或遮挡时，简单的Hausdorff距离匹配、MeanShift算法和粒子滤波等都很难达到实时跟踪目标的要求[】；CamShift算法依靠投影图动态获得目标尺度和可变搜索核窗宽，依靠连续迭代矩阵运算获取目标形心位置，实现对人脸等具有特定颜色的目标进行跟踪，但当背景复杂、运动目标色彩丰富、或目标与背景颜色接近时，跟踪效果比较差_5]．为此，在深入研究了CamShift算法之后，提出了一种多模式自适应CamShift算法(Multi—mod

4、eA—daptiveCamShiftAlgorithm，MACA)．本方法通过构建自适应颜色组合模型、识别目标形变、预测运动状态信息等技术实现对目标的精确跟踪，利用析取函数改进了目标分割效果，并设计一个实时跟踪系统验证了算法的可靠性．1变背景运动目标提取1．1运动目标提取在视频序列图像跟踪中，精确提取运动目标是实现快速跟踪的关键．当目标出现后，将前k帧连续图像(取忌>10)，利用自适应的Surendra算法[7建立背景图像B(z，)，从第是+1帧开始用当前帧与背景B进行背景减除运算，得到运动目标差值图像DB(z，)，这时的二值目标图像往往含有很大噪声L8]．为

5、此进一步利用改进的三帧差分法l_】叼提取中间帧运动目标的形状轮廓：设图像序列中连续的三帧图像为卜。(z，)，工(，．y)，(，)，传统差分法是直接对相邻两帧图像做差值运算，但当两图像问对比度较低时易受噪声干扰，为此提出一种析取函数对帧差法进行二值化处理：El(I；1，)一1—2，B(z，y)一』l’当E‘Jr¨>丁’(1)1十』l0，otherwise．式中，E(H，)为析取函数，B(z，)为输出的二值化差值图像．将得到的两组二值图像再做逻辑“与”运算，得到目标的三帧差分法目标图像T(，．y)，为去除图像中残余的噪声点和目标中的空洞，可进一步对此二值图像进行形

6、态学滤波；将三帧差分法提取的目标同背景差分法提取的目标进行再次逻辑“或”运算，得到收稿日期：2010—06—24基金项目：福建省自然科学基金资助项目(2006J0414)作者简介：曲巨宝(1963一)，男，吉林乾安人，副教授，硕士，主要从事计算机视觉、图形图像、人工智能研究·41·徐州工程学院学报(自然科学版)2010年第3期最终的运动目标图像：，3，)：jIU1'DB。i(x,．y)’(2)’otnerwme．式中B(，)表示帧间差分结果，DB(z，)表示背景差分结果，C(，)表示最终提取的运动目标图像．1．2背景动态更新策略外景视频跟踪中现场环境往往受天气

7、、光照变化的影响比较大，而且具有不确定性，直接影响到运动目标能否准确提取．本文采用去除运动目标对应区域之外的点进行动态自适应更新的背景建模策略，即Bi(x,y)’舭．㈤如式中，B(，)和B(z，)分别表示当前帧和下一帧的背景值，(，)表示当前图像的灰度值，更新系数∈(0，1)，实验中取a一0．03．如图1是利用不同方法获取目标的结果比较，从中可以看出，利用背景更新和改进三帧差分法获取的目标效果最佳，对后续目标跟踪起到重要作用．(a)(b)(a)原始图像}(b)背景差分图像}(c)传统三帧差分法二值图像；(d)改进三帧差分法二值图像图1目标提取算法比较实验结果2

8、多模式自适应MACA算法2．1构建HS