CN110533697A - 一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法 - Google Patents

一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，包括中央处理器、客户端和摄像采集模块，所述中央处理器的输入端与摄像采集模块的输出端连接，所述摄像采集模块的输出端与扫描系统的输入端连接，所述扫描系统包括照明扫描模块、局部扫描模块、灰度处理模块、识别模块、角度处理模块和距离传感模块，本发明涉及计算机视觉技术领域。该基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，通过摄像采集模块的输出端与扫描系统的输入端连接，使得在基于深度图像的目标跟踪中，不会受到光照条件变化、障碍物遮挡和目标尺度多变等问题的干扰，对目标跟踪的效果更好，提高了对目标跟踪的准确率、稳定性和实时性。

Description

一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法。
背景技术
深度图像是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率，深度图像确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级，国内外图像深度估计的方法主要分为单目深度估计的方法和双目深度估计的方法，单目是基于一个镜头，而双目是基于两个镜头，单目是基于一幅图像来估计它的深度信息，相对于双目深度估计的方法，有一定的难度，基于单目来深度估计的方法，有基于图像内容理解，基于聚焦，基于散焦，基于明暗变化等，国内外比较成熟且应用广泛的双目深度估计的方法是用两个摄像头成像，因为两个摄像头之间存在一定的距离，所以同一景物通过两个镜头所成的像有一定的差别，既视差，因为视差信息的存在，可以由于来估计出景物的大体深度信息。
目前在基于深度图像的目标跟踪中，由于图像经常存在光照条件变化、障碍物遮挡和目标尺度多变等问题，导致目标跟踪的效果不佳，从而使得对目标跟踪的准确率、稳定性和实时性较低。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，解决了目标跟踪的效果不佳，从而使得对目标跟踪的准确率、稳定性和实时性较低的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法,包括中央处理器、客户端和摄像采集模块，所述中央处理器的输入端与摄像采集模块的输出端连接，所述摄像采集模块的输出端与扫描系统的输入端连接，所述扫描系统包括照明扫描模块、局部扫描模块、灰度处理模块、识别模块、角度处理模块和距离传感模块，所述扫描系统的输出端与深度图像处理单元的输入端连接，所述深度图像处理单元包括计算模块，所述计算模块的输出端与坐标生成模块的输入端连接，且坐标生成模块的输出端与数据库的输入端连接。
优选的，所述深度图像处理单元的输出端与接收单元的输入端连接，且接收单元的输出端与储存单元的输入端连接，所述储存单元的输出端与中央处理器的输入端连接。
优选的，所述中央处理器的输入端与发送模块的输出端连接，且发送模块的输入端与输入模块的输出端连接。
优选的，所述输入模块的输入端与客户端的输出端连接，所述中央处理器的输入端与信息提取模块的输出端连接。
优选的，所述中央处理器的输入端与数据输出模块的输出端连接，且数据输出模块通过无线与无线收发单元实现双向连接。
优选的，所述无线收发单元的输出端与移动终端的输入端连接。
优选的，所述摄像采集模块的每个像素点都用一个高斯混合模型来建模，是由K个高斯分布构成，这样可将某一像素点像素值的概率表示为:Nη(xn；θj,N),在公式中，xn为该点在N时刻(即第N帧)的像素值，由三通道(R,G,B)构成，K取值为3-5，wj,N代表第j个高斯分布的权重系数，η(xn；θf,N)满足一个正态分布，定义如下：,其中μj,N为第j部分的均值，∑j,N为其协方差。
优选的，所述灰度处理模块把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法，设图像在像素点(i,j)处的灰度值为f(i,j),考虑以像素点(i,j)为中心的(2W+1)×(2W+1)窗口，(2W+1表示窗口的边长)，则Bernsen算法可以描述如下：计算图像中各个像素点(i,j)的阈值T(i,j)，
对图像中各像素点(i,j)用b(i,j)值逐点进行二值化，用I存储灰度图像的值，设I为M×N，把I边界扩展成(N+2)×(M+2)extend矩阵。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法。与现有技术相比具备以下有益效果：
(1)、该基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，通过摄像采集模块的输出端与扫描系统的输入端连接，扫描系统包括照明扫描模块、局部扫描模块、灰度处理模块、识别模块、角度处理模块和距离传感模块，扫描系统的输出端与深度图像处理单元的输入端连接，深度图像处理单元包括计算模块，计算模块的输出端与坐标生成模块的输入端连接，且坐标生成模块的输出端与数据库的输入端连接，使得在基于深度图像的目标跟踪中，不会受到亮度变化、障碍物遮挡和目标尺度多变等问题的干扰，对目标跟踪的效果更好，提高了对目标跟踪的准确率、稳定性和实时性。
(2)、该基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，通过扫描系统包括照明扫描模块、局部扫描模块、灰度处理模块、识别模块、角度处理模块和距离传感模块，深度图像处理单元的输出端与接收单元的输入端连接，且接收单元的输出端与储存单元的输入端连接，储存单元的输出端与中央处理器的输入端连接，便于对图像进行预处理，实现速度较快，使得图像清晰度更好，便于对目标的跟踪。
附图说明
图1为本发明系统的结构原理框图；
图2为本发明扫描系统的结构原理框图；
图3为本发明图像处理单元的结构原理框图。
图中，1中央处理器、2客户端、3摄像采集模块、4扫描系统、41照明扫描模块、42局部扫描模块、43灰度处理模块、44识别模块、45角度处理模块、46距离传感模块、5深度图像处理单元、51计算模块、52坐标生成模块、53数据库、6接收单元、7储存单元、8发送模块、9输入模块、10信息提取模块、11数据输出模块、12无线收发单元、13移动终端。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，包括中央处理器1、客户端2和摄像采集模块3，中央处理器1的型号为ARM9，摄像采集模块3的每个像素点都用一个高斯混合模型来建模，是由K个高斯分布构成，这样可将某一像素点像素值的概率表示为:在公式中，xn为该点在N时刻(即第N帧)的像素值，由三通道(R,G,B)构成，K取值为3-5，wj,N代表第j个高斯分布的权重系数，η(xn；θf,N)满足一个正态分布，定义如下：,其中μj,N为第j部分的均值，∑j,N为其协方差，中央处理器1的输入端与数据输出模块11的输出端连接，且数据输出模块11通过无线与无线收发单元12实现双向连接，无线收发单元12的输出端与移动终端13的输入端连接，通过无线收发单元12和移动终端13的设置，把坐标信息发送至移动终端13上，完成目标的跟踪，中央处理器1的输入端与发送模块8的输出端连接，且发送模块8的输入端与输入模块9的输出端连接，输入模块9的输入端与客户端2的输出端连接，所述中央处理器1的输入端与信息提取模块10的输出端连接，通过信息提取模块10对需要的坐标信息进行提取，所述中央处理器1的输入端与摄像采集模块3的输出端连接，所述摄像采集模块3的输出端与扫描系统4的输入端连接，所述扫描系统4包括照明扫描模块41、局部扫描模块42、灰度处理模块43、识别模块44、角度处理模块45和距离传感模块46，通过照明扫描模块41可以对图像亮度较低的位置进行照明扫描，提高图像清晰度，通过灰度处理模块43对图像的灰度进行处理，用于将预览图的灰度值减去背景图的灰度值，得到预览图的信息图像，通过角度处理模块45对图片的角度进行旋转调整，防止障碍物遮挡，通过距离传感模块46对局部图像进行距离大小测量，灰度处理模块43把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法，设图像在像素点(i,j)处的灰度值为f(i,j),考虑以像素点(i,j)为中心的(2W+1)×(2W+1)窗口，(2W+1表示窗口的边长)，则Bernsen算法可以描述如下：计算图像中各个像素点(i,j)的阈值T(i,j)，对图像中各像素点(i,j)用b(i,j)值逐点进行二值化，用I存储灰度图像的值，设I为M×N，把I边界扩展成(N+2)×(M+2)extend矩阵，所述扫描系统4的输出端与深度图像处理单元5的输入端连接，深度图像处理单元5的输出端与接收单元6的输入端连接，且接收单元6的输出端与储存单元7的输入端连接，通过储存单元7对坐标信息进行储存，所述储存单元7的输出端与中央处理器1的输入端连接，所述深度图像处理单元5包括计算模块51，所述计算模块51的输出端与坐标生成模块52的输入端连接，且坐标生成模块52的输出端与数据库53的输入端连接，同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
使用时，使用者进入客户端2，然后通过输入模块9对摄像采集模块3启动的指令进行输入，通过发送模块8把指令发送至中央处理器1，中央处理器1控制摄像采集模块3工作，摄像采集模块3对深度图像的信息进行采集，然后采集的信息通过扫描系统4进行扫描处理，通过照明扫描模块41可以对图像亮度较低的位置进行照明扫描，提高图像清晰度，通过局部扫描模块42对图像进行局部重点扫描，然后通过识别模块44对预览图进行识别，得到预览图中的图片，通过灰度处理模块43对图像的灰度进行处理，用于将预览图的灰度值减去背景图的灰度值，得到预览图的信息图像，通过角度处理模块45对图片的角度进行旋转调整，防止障碍物遮挡，通过距离传感模块46对局部图像进行距离大小测量，测量的结果发送至深度图像处理单元5中，计算模块51计算测量的数据，坐标生成模块52对局部图像进行坐标的建立，然后把坐标信息储存在数据库53中，信息通过接收单元6实时接收传送的信息，通过储存单元7把信息进行储存，储存单元7把信息发送至中央处理器1中，通过信息提取模块10对需要的坐标信息进行提取，再通过中央处理器1传输至数据输出模块11，数据输出模块11通过无线收发单元12把坐标信息发送至移动终端13上，完成目标的跟踪。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，包括中央处理器(1)、客户端(2)和摄像采集模块(3)，所述中央处理器(1)的输入端与摄像采集模块(3)的输出端连接，其特征在于：所述摄像采集模块(3)的输出端与扫描系统(4)的输入端连接，所述扫描系统(4)包括照明扫描模块(41)、局部扫描模块(42)、灰度处理模块(43)、识别模块(44)、角度处理模块(45)和距离传感模块(46)，所述扫描系统(4)的输出端与深度图像处理单元(5)的输入端连接，所述深度图像处理单元(5)包括计算模块(51)，所述计算模块(51)的输出端与坐标生成模块(52)的输入端连接，且坐标生成模块(52)的输出端与数据库(53)的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述深度图像处理单元(5)的输出端与接收单元(6)的输入端连接，且接收单元(6)的输出端与储存单元(7)的输入端连接，所述储存单元(7)的输出端与中央处理器(1)的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述中央处理器(1)的输入端与发送模块(8)的输出端连接，且发送模块(8)的输入端与输入模块(9)的输出端连接。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述输入模块(9)的输入端与客户端(2)的输出端连接，所述中央处理器(1)的输入端与信息提取模块(10)的输出端连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述中央处理器(1)的输入端与数据输出模块(11)的输出端连接，且数据输出模块(11)通过无线与无线收发单元(12)实现双向连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述无线收发单元(12)的输出端与移动终端(13)的输入端连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述摄像采集模块(3)的每个像素点都用一个高斯混合模型来建模，是由K个高斯分布构成，这样可将某一像素点像素值的概率表示为:在公式中，xn为该点在N时刻(即第N帧)的像素值，由三通道(R,G,B)构成，K取值为3-5，wj,N代表第j个高斯分布的权重系数，η(xn；θf,N)满足一个正态分布，定义如下：
,
其中μj,N为第j部分的均值，∑j,N为其协方差。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的自适应调整目标跟踪算法，其特征在于：所述灰度处理模块(43)把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法，设图像在像素点(i,j)处的灰度值为f(i,j),考虑以像素点(i,j)为中心的(2W+1)×(2W+1)窗口，(2W+1表示窗口的边长)，则Bernsen算法可以描述如下：计算图像中各个像素点(i,j)的阈值T(i,j)，对图像中各像素点(i,j)用b(i,j)值逐点进行二值化，用I存储灰度图像的值，设I为M×N，把I边界扩展成(N+2)×(M+2)extend矩阵。
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