动态融合梯度信息的Camshift算法改进研究

摘要：

将梯度信息引入到Camshift算法之中，定义Camshift算法的梯度模型。依据运动目标和背景图像直方图的Bhattacharyya距离来动态决定梯度模型在查找算法中的决定权重，减小加入梯度后对算法时效性的影响；在Camshift算法求运动目标色调分量的过程中，改进由RGB空间到HSV空间转换计算的方法，减少反余弦和开方运算。在色调分量Hue基础上定义一种Hue分量，提高颜色空间之间的转换效率；在对目标跟踪框内颜色直方图进行计算时，以选取框重心位置为中心，距离中心越远的像素在颜色直方图中的比重越小。减小在选取运动物体初始位置时引入的背景噪声，提高跟踪算法的稳定性。实验证明：经过上述的改进，使得传统的Camshift算法在背景颜色与运动目标和有相似颜色物体对运动目标造成干扰的情况下的跟踪鲁棒性得到提高。

关键词：Camshfit、梯度模型、动态融合、空间转换计算简化、加权像素值

分类号：TN9;TP3

在线出版日期：2014-06-19（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：181-183,209