基于水平集方法的弱边界运动人体目标跟踪与轮廓提取

摘要：

针对图像中目标和背景灰度偏差较小、目标边缘轮廓弱的特点,提出了一种快速收敛并具有较强捕获弱边缘能力的水平集曲线演化方法.该方法采用指数函数作为边缘指示函数,运用归一化的Gauss分布函数改进传统的正则化Dirac函数.在目标跟踪过程中,采用卡尔曼滤波获取视频相应帧图像的运动人体目标最小外接矩形框,对外接矩形框内运动人体进行水平集曲线演化,实现对人体目标的跟踪和轮廓提取.分别对可见光下的运动目标和红外运动视频序列进行仿真实验.结果表明,相对于传统方法,其在跟踪速度上有很大的提高,对于红外图像中的弱边界目标及凸凹度较大的区域,也具有快速准确的收敛效果.

关键词：轮廓跟踪、水平集、卡尔曼滤波、外接矩形框

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省博士后科研资助计划基金项目1001027B;江苏省高校自然科学研究项目09KJB510002;南京工业大学青年学术基金项目39710006

在线出版日期：2012-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：239-242