基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

摘要：

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法;该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标;实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠.

关键词：CamShift算法、OTSU算法、Snake模型、阈值判断、目标跟踪

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.8(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61201096;机器人技术与系统国家重点实验室开放基金重点项目SKLRS-2010-2D-09,SKLRS-2010-MS-10;江苏省自然科学青年基金BK20140266;江苏省高校自然科学研究面上项目14KJB210001;常州市科技计划资助CJ20160010

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：267-271