CN103617636A - 基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法,用于解决现有基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法跟踪准确率差的技术问题。技术方案是利用前向图像及前向图像的运动信息自动完成图像上的运动运动目标检测;其次,利用稀疏投影的方式把图像上检测到的运动目标进行实时的跟踪;最后,通过运动轨迹信息的统计,分析出真实运动目标的跟踪结果并去除噪声目标的影响。经测试,检测跟踪结果准确率达到了85%以上。
Description
技术领域
本发明涉及一种视频目标自动检测跟踪方法,特别是涉及一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法。
背景技术
利用运动目标在空间及时间上连贯的运动信息特性,自动、有效地把运动目标从复杂的运动背景中检测出来并进行鲁棒的在线目标跟踪,具有非常重要的意义。现有的在线目标自动检测跟踪方法主要有:基于背景差分的自动目标检测跟踪方法和基于运动特性统计的自动目标检测跟踪方法。
文献“Moving object localization in thermal imagery by forward-backward MHI.Computer Vision and Pattern Recognition Workshop,133-140,2006.”公开了一种基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法。该方法通过构造前向的运动信息差分图像及后向的运动信息差分图像,并在两个图像的融合基础上完成自动的运动目标检测。但是该方法主要是基于图像的灰度帧差信息进行统计,因此对运动目标的运动速度很敏感。当运动目标停留在固定的地点进行运动时,自动检测效果不好,不能完整的定位出运动目标从而降低了目标跟踪的精度;当运动目标的运动速度很小的时,自动检测失效从而无法进行目标跟踪处理。综上所述,基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位方法的鲁棒性并不是很好,给后续的目标跟踪带来了很大的困难。
发明内容
为了克服现有基于向前向后运动历史图像的自动目标检测及定位跟踪方法跟踪准确率差的不足,本发明提供一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法。该方法利用前向图像及前向图像的运动信息自动完成图像上的运动运动目标检测;其次,利用稀疏投影的方式把图像上检测到的运动目标进行实时的跟踪;最后,通过运动轨迹信息的统计,分析出真实运动目标的跟踪结果并去除噪声目标的影响。可以提高检测跟踪结果的准确率。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法,其特点是包括以下步骤:
步骤一、自动目标检测。
(c)利用两帧图像和获取帧差运动图像:
(d)利用仿射变化函数结合运动补偿的方式D(x,y,α)构造出前向图像HF(x,y,α)并利用高斯滤波函数进行平滑处理消除噪点。利用同样的方法计算和D(x,y,β)后构造出后向图像HB(x,y,β)。
其中,衰减值参数d=25,阈值TF=125,阈值TB=125。
(e)把前向图像HF(x,y,α)和后向图像HB(x,y,β)进行关联,获得当前需处理图像H(x,y)t,
H(x,y)t=max(HF(x,y,α),HB(x,y,β)) (6)
(f)利用最近临聚类的方式,把当前图像H(x,y)获得的运动特征点进行归类作为图像目标
步骤二、随机稀疏投影的运动目标跟踪。
式中,s=2或者s=3。
vi=Rxi (8)
(d)利用朴素贝叶斯分类器H(v)对所有低维特征向量vi进行分类,
步骤三、运动目标轨迹的分析。
(a)把当前图像H(x,y)t+1上的所有运动目标的运动轨迹进行统计。如果运动目标的运动轨迹是线性的,则判断该运动目标为真实运动目标;如果运动目标的运动轨迹是非线性的,则判断该运动目标为虚假运动目标;
本发明的有益效果是:该方法利用前向图像及前向图像的运动信息自动完成图像上的运动运动目标检测;其次,利用稀疏投影的方式把图像上检测到的运动目标进行实时的跟踪;最后,通过运动轨迹信息的统计,分析出真实运动目标的跟踪结果并去除噪声目标的影响。经测试,检测跟踪结果准确率达到了85%以上。
下面结合具体实施方式对本发明作详细说明。
具体实施方式
本发明基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法具体步骤如下:
1、自动目标检测。
(d)利用仿射变化函数结合运动补偿的方式D(x,y,α)构造出前向图像HF(x,y,α)并利用高斯滤波函数进行平滑处理消除噪点。利用同样的方法计算和D(x,y,β)后构造出后向图像HB(x,y,β)。
其中,衰减值参数d=25,阈值TF=125,阈值TB=125。
(e)把前向图像HF(x,y,α)和后向图像HB(x,y,β)进行关联,获得当前需处理图像H(x,y)t,
H(x,y)t=max(HF(x,y,α),HB(x,y,β)) (6)
2、随机稀疏投影的运动目标跟踪。
式中,s=2或者s=3。为了提高算法的鲁棒性及计算的实时性,一次生成10个稀疏投影矩阵,矩阵的维数采用均匀随机采样的方式在0~100之间生成。
vi=Rxi (8)式中,分别对应稀疏投影矩阵空间、图像空间、特征空间,其中n<<m。
(d)利用朴素贝叶斯分类器H(v)对所有低维特征向量vi进行分类,
3、运动目标轨迹的分析。
(a)把当前图像H(x,y)t+1上的所有运动目标的运动轨迹进行统计。如果运动目标的运动轨迹是线性的,则判断该运动目标为真实运动目标;如果运动目标的运动轨迹是非线性的,则判断该运动目标为虚假运动目标(噪声,遮挡物等影响);
Claims (1)
1.一种基于运动信息及稀疏投影的视频目标自动检测跟踪方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一、自动目标检测;
(d)利用仿射变化函数结合运动补偿的方式D(x,y,α)构造出前向图像HF(x,y,α)并利用高斯滤波函数进行平滑处理消除噪点;利用同样的方法计算和D(x,y,β)后构造出后向图像HB(x,y,β);
(e)把前向图像HF(x,y,α)和后向图像HB(x,y,β)进行关联,获得当前需处理图像H(x,y)t,
H(x,y)t=max(HF(x,y,α),HB(x,y,β)) (6)
(f)利用最近临聚类的方式,把当前图像H(x,y)获得的运动特征点进行归类作为图像目标
步骤二、随机稀疏投影的运动目标跟踪;
(d)利用朴素贝叶斯分类器H(v)对所有低维特征向量vi进行分类,
步骤三、运动目标轨迹的分析;
(a)把当前图像H(x,y)t+1上的所有运动目标的运动轨迹进行统计;如果运动目标的运动轨迹是线性的,则判断该运动目标为真实运动目标;如果运动目标的运动轨迹是非线性的,则判断该运动目标为虚假运动目标;
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