應(yīng)用Contourlet變換的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)一直以來都受到關(guān)注是由于它廣泛地應(yīng)用于民用和軍事等領(lǐng)域，如視頻監(jiān)控、軍事制導(dǎo)、智能控制等，因此對目標(biāo)跟蹤的研究具有非常重要的意義。
　　目前大多數(shù)視頻目標(biāo)跟蹤算法用顏色特征表示目標(biāo)，當(dāng)目標(biāo)受到顏色相似物或光照變化的影響時，跟蹤效果不佳，因此有必要用其它特征來表示目標(biāo)。Contourlet變換是一種“稀疏”的圖像表示方法，能夠描述出圖像的更多細(xì)節(jié)及邊緣輪廓信息，從中提取能夠表示紋理的特征，這種特征可以抵抗光照突變、顏

2、色相似物的干擾。圖像經(jīng)Contourlet變換后，可以用分解得到的若干個子帶圖像來構(gòu)建Contourlet直方圖作為目標(biāo)模板，也可以將Contourlet系數(shù)的統(tǒng)計特征用來表示目標(biāo)區(qū)域的特征。對于這兩種目標(biāo)區(qū)域的表示方法，本文所作的工作如下：
　　(1)將Contourlet直方圖作為mean shift算法的迭代參數(shù)。針對mean shift算法無法調(diào)整核窗寬大小這一缺點，利用目標(biāo)所在搜索區(qū)域信息熵與目標(biāo)尺寸之間的關(guān)系，在mea

3、n shift算法中加入尺度更新項，提出基于Contourlet直方圖和信息熵的窗寬可變跟蹤算法，對發(fā)生尺寸變化的目標(biāo)進行跟蹤。實驗結(jié)果表明該跟蹤算法可以有效克服場景中相近顏色非目標(biāo)物的干擾，還能穩(wěn)定地適應(yīng)目標(biāo)的尺度變化。
　　(2)將Contourlet變換高頻子帶系數(shù)分布的均值與方差以及從低頻子帶圖像中提取的灰度共生矩陣特征參數(shù)組合形成目標(biāo)的特征向量。為了解決大多搜索算法無法準(zhǔn)確定位目標(biāo)這一問題，本文引入遺傳算法來實現(xiàn)候選目標(biāo)