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1、第28卷第1期计算机仿真2011年1月文章编号:1006-9348(2011)01-0273-04一种基于纹理和颜色的目标跟踪方法李巍,赵英凯,钱厚亮(南京工业大学自动化与电器工程学院,江苏南京210009)摘要:研究视频物体识别系统,传统连续自适应均值偏移(Camshift)跟踪方法根据H分量建立被跟踪目标的颜色模型,而H分量易受亮度(V分量)的影响,造成不能准确跟踪运动目标。为解决上述问题,引入运动目标的纹理特征,先提取HSV颜色空间的H分量,把它转化为局部二元纹理(LBP)图,计算目标的LBP纹理直方图
2、并把反向投影到LBP纹理图上,得到LBP纹理概率图,然后采用Camshift算法确定当前图像中目标的尺寸和中心位置。对手势和人脸跟踪进行仿真计算,实验结果表明,在跟踪过程中可以对目标进行稳定的实时跟踪,通过计算,也改善了传统方法,使识别人脸不受光照的影响,验证了改进方法的有效性。关键词:目标跟踪;局部二元纹理算子;直方图;连续自适应均值偏移中图分类号:TP391.4文献标识码:ACamshiftTrackingAlgorithmBasedonLBPFeatureLIWe,iZHAOYing-ka,iQIANH
3、ou-liang(AutomationandElectricalEngineeringcollege,NanjingUniversityofTechnology,NanjingJiangsu210009,China)ABSTRACT:TraditionalCamshiftisatrackingalgorithmbasedonHchannelandcanbedisturbedbytheillumina-tioneasily.ThepaperproposesatrackingalgorithmbasedonLoc
4、alBinaryPattern(LBP)featurewhichiscombinedwithcolorfeature.Intheprocessofobjecttracking,HchannelisseparatedfromtheHSVspaceandisconvertedtoLBPimageatfirst.ThenCamshiftoperatesonaback-projectionimageproducedfromobjecthistogrammode.lTheexperimentresultshowstha
5、tthetrackingalgorithmproposedcantrackobjectstablyandinreal-time,regardlessoftheexistenceofcovering,changedappearanceandilluminationchanging.KEYWORDS:Objecttracking;Localbinarypattern(LBP);Histogram;Camshiftalgorithm[2,3]1引言图像检索、人脸图像分析等领域。作为计算机视觉的一个重要分支,目标跟踪
6、在视频监基于颜色的Camshift(ContinuouslyAdaptiveMeanShift[4]控、物体识别和人机界面等领域得到广泛应用。对于视觉目)跟踪方法通过HSV图像的H分量建立目标模型,但H标来说,目标的描述是一个非常重要的内容,如何选择有效分量易受光照强度影响,使跟踪产生较大误差。将局部二元的目标视觉特征,是实现目标鲁棒跟踪的关键。常用的目标模式纹理特征集成到传统基于颜色的Camshift跟踪算法中,特征有颜色、灰度、轮廓及纹理等。把目标的颜色特征和纹理特征结合起来,充分利用了目标的纹理体现了图
7、像某邻域内的灰度级或颜色的变化模特征信息,可有效解决传统Camshift算法易受光照强度影响式,不易受图像灰度变化及噪声的影响,可以鲁棒地描述目的问题,且运算效率较高。该文首先介绍LBP纹理算法,然标的特征。常用的纹理特征提取方法有傅里叶变换方法、灰后介绍了LBP纹理与颜色相结合的Camshift跟踪算法,最后度共生矩阵方法、MRF模型方法及Gabor滤波器组方法等。通过对手势和人脸的跟踪,验证了本算法的有效性。但这些纹理计算方法的复杂度较高,难以满足视觉跟踪实时性的要求,很少被应用到目标跟踪中。Ojala提
8、出的局部二2局部二元模式纹理[1]LBP能有效描述纹理特征,它对一个区域的中心像素和元模式算子(LBP)是一种简单而有效的局部纹理描述算子,可以对灰度图像中局部临近区域的纹理信息进行度量和相邻像素的差值选取合适的阈值进行二值化,从而得到局部提取。在近十年来,LBP算子已经广泛地应用于纹理分类、二元图。设图像的某像素值为I(x,y),基本的LBP算子考虑一个大小为3@3的像素邻域,如图1所示。为了表示
