一種目標跟蹤方法和裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標跟蹤方法和裝置，所述方法包括:在進行目標跟蹤時，獲取當前幀圖像，將所述當前幀圖像與上一幀圖像進行比較，獲取幀差模板；利用所述當前幀圖像與預先建立的背景模板進行前景檢測處理，獲取前景模板；對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像；在所述候選區(qū)域的前景圖像中對確定的跟蹤目標進行跟蹤。由于在本發(fā)明專利技術(shù)實施例中，提取的融合后的候選目標前景區(qū)域剔除了大部分背景干擾，從而使得目標跟蹤能夠在有效區(qū)域內(nèi)進行，使得進行目標跟蹤時陷入局部極值點的機會大大變小，進一步提高了目標跟蹤方法的抗干擾能力，增強了算法的準確度和魯棒性。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像處理
，特別是涉及一種目標跟蹤方法和裝置。
技術(shù)介紹
目標檢測與跟蹤是動態(tài)圖像處理技術(shù)的主要研究方向，具有廣泛的應(yīng)用前景，尤其是在智能監(jiān)控、人機交互以及輔助醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。通過目標跟蹤，系統(tǒng)可以自動地獲取跟蹤目標在視頻或圖像中的位置、大小等信息。在一般的視頻目標跟蹤方法中，會預先建立一個標識跟蹤目標或待檢測物體的參考模板作為識別和確定跟蹤目標位置的依據(jù)，然后使用參考模板與實時圖像中的各個子區(qū)域進行比較，以找出實時圖像中與參考模板中的跟蹤目標最接近的子區(qū)域圖像的位置，作為跟蹤目標在實時圖像中的當前位置。現(xiàn)有技術(shù)中，均值移動算法以其原理簡單、收斂速度快、實時性能優(yōu)越等特性在視頻目標跟蹤中得到了廣泛的應(yīng)用。均值移動算法是通過計算參考模板與候選模板之間的相 似度確定跟蹤目標在實時圖像中的位置的。其中，基于核顏色直方圖的均值移動算法以顏色為跟蹤特征，通過對圖像塊內(nèi)的顏色進行加權(quán)統(tǒng)計，來確定跟蹤目標的位置。在實現(xiàn)本專利技術(shù)的過程中，專利技術(shù)人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下問題現(xiàn)有技術(shù)中，均值移動算法雖然采用了核顏色直方圖來對跟蹤目標進行建模，但是當跟蹤目標較為弱小、目標顏色與背景顏色接近時，均值移動算法容易被背景顏色干擾，從而陷入局部極值點，進而丟失跟蹤目標，算法的魯棒性不強。
技術(shù)實現(xiàn)思路
為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)實施例提供了一種目標跟蹤方法和裝置，可以在跟蹤目標小、目標顏色與背景顏色接近的情況下，有效抑制背景干擾，提高跟蹤算法的魯棒性。技術(shù)方案如下—方面，本專利技術(shù)實施例公開了一種目標跟蹤方法，所述方法包括在進行目標跟蹤時，獲取當前幀圖像，將所述當前幀圖像與上一幀圖像進行比較，獲取幀差模板；利用所述當前幀圖像與預先建立的背景模板進行前景檢測處理，獲取前景模板；對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像；在所述候選區(qū)域的前景圖像中對確定的跟蹤目標進行跟蹤。優(yōu)選地，所述方法還包括獲取多幀圖像，對所述多幀圖像進行多高斯背景建模處理，獲取背景模板。優(yōu)選地，在對所述多幀圖像進行多高斯背景建模處理之前，所述方法還包括將所述多幀圖像從彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。優(yōu)選地，所述對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像具體包括對所述幀差模板和所述前景模板中的像素進行或運算，獲取融合后的第一圖像；利用當前幀圖像對所述融合后的第一圖像進行處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像。優(yōu)選地，所述在所述候選區(qū)域的前景圖像中對待識別目標進行跟蹤具體包括獲取跟蹤目標的初始位置作為第一位置，以所述第一位置為中心，建立參考目標的核直方圖；在所述候選區(qū)域的前景圖像中，在與所述第一位置對應(yīng)的區(qū)域建立候選目標的核直方圖，并獲取各個顏色分量的權(quán)值；利用所述第一位置以及所述各個顏色分量的權(quán)值獲取與所述候選目標對應(yīng)的第二位置；·判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模是否小于設(shè)定閾值；如果否，將所述第二位置的值作為第一位置的值，進入在所述候選區(qū)域的前景圖像中在與所述第一位置對應(yīng)的區(qū)域建立候選目標的核直方圖的步驟，直至判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模小于設(shè)定閾值時，停止迭代。優(yōu)選地，所述方法還包括當通過迭代計算，判斷所述第一位置的值與第二位置的值之間的差值的模小于設(shè)定閾值時，輸出目標位置，將所述第二位置的值作為第一位置的值，獲取下一幀圖像，將下一幀圖像作為當前幀圖像，進入獲取幀差模板的步驟。另一方面，本專利技術(shù)實施例還公開了一種目標跟蹤裝置，所述裝置包括幀差獲取單元，用于在進行目標跟蹤時，獲取當前幀圖像，將所述當前幀圖像與上一幀圖像進行比較，獲取幀差模板；前景獲取單元，用于利用所述當前幀圖像與預先建立的背景模板進行前景檢測處理，獲取如景模板；融合單元，用于對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像；跟蹤單元，用于在所述候選區(qū)域的前景圖像中對待識別目標進行跟蹤。優(yōu)選地，所述裝置還包括背景建模單元，用于獲取多幀圖像，對所述多幀圖像進行多高斯背景建模處理，獲取背景模板。優(yōu)選地，所述裝置還包括轉(zhuǎn)換單元，用于將所述多幀圖像從彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。優(yōu)選地,所述融合單元具體包括第一獲取單元，用于對所述幀差模板和所述前景模板中的像素進行或運算，獲取融合后的第一圖像；處理單元，用于利用當前幀圖像對所述融合后的第一圖像進行處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像。優(yōu)選地,所述跟蹤單元具體包括第一建立單元，用于獲取跟蹤目標的初始位置作為第一位置，以所述第一位置為中心，建立參考目標的核直方圖；第二建立單元，用于在所述候選區(qū)域的前景圖像中，在與所述第一位置對應(yīng)的區(qū)域建立候選目標的核直方圖，并獲取各個顏色分量的權(quán)值；位置獲取單元，用于利用所述第一位置以及所述各個顏色分量的權(quán)值獲取與所述候選目標的對應(yīng)的第二位置；判斷單元，用于判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模是否小于設(shè)定閾值；如果否，進入迭代單元；迭代單元，用于如果當判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模大于設(shè)定閾值時，將所述第二位置的值作為第一位置的值，進入第二建立單元，直至所述判斷單元的判斷結(jié)果表明所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模小于 設(shè)定閾值時，停止迭代。優(yōu)選地，所述裝置還包括輸出單元，用于當通過迭代計算，判斷所述第一位置的值與第二位置的值之間的差值的模小于設(shè)定閾值時，輸出目標位置；將所述第二位置的值作為第一位置的值，獲取下一幀圖像，將下一幀圖像作為當前幀圖像，進入幀差獲取單元。本專利技術(shù)實施例能夠達到的有益效果為本專利技術(shù)提供了一種目標跟蹤算法，將實時檢測結(jié)果融合到目標跟蹤方法中，具體的，是通過獲取當前幀圖像與上一幀圖像的幀差模板，以提取目標由于運動而產(chǎn)生的變化像素；并利用預先建立的背景模板獲取前景圖像，并將獲取的幀差模板與前景圖像進行融合，對候選目標的前景區(qū)域進行有效提取，然后在提取的前景區(qū)域內(nèi)進行移動目標跟蹤。由于提取的融合后的候選目標前景區(qū)域剔除了大部分背景干擾，從而使得目標跟蹤能夠在有效區(qū)域內(nèi)進行，使得進行目標跟蹤時陷入局部極值點的機會大大變小，進一步提高了目標跟蹤方法的抗干擾能力，增強了算法的準確度和魯棒性。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術(shù)實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術(shù)中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖I為本專利技術(shù)實施例提供的目標跟蹤方法第一實施例流程圖；圖2為本專利技術(shù)實施例提供的目標跟蹤方法第二實施例流程圖；圖3a-圖3d為本專利技術(shù)一實施例獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像效果示意圖；圖4a-圖4d為現(xiàn)有技術(shù)跟蹤效果示意圖；圖5a-圖5d為本專利技術(shù)跟蹤效果示意圖；圖6a-圖6d為本專利技術(shù)另一實施例獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像效果示意圖；圖7為本專利技術(shù)實施例提供的目標跟蹤處理裝置示意圖。具體實施方式目標檢測與跟蹤在動態(tài)圖像處理技術(shù)中得到了廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)有技術(shù)中，目標檢測與目標跟蹤處于系統(tǒng)的兩個不同模塊之中，其中，目標檢測為目標跟蹤提供初始條件，而在后繼的目標跟蹤中則很少再利用目標檢測結(jié)果。除非發(fā)生目標丟失，需要重本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括:在進行目標跟蹤時，獲取當前幀圖像，將所述當前幀圖像與上一幀圖像進行比較，獲取幀差模板；利用所述當前幀圖像與預先建立的背景模板進行前景檢測處理，獲取前景模板；對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像；在所述候選區(qū)域的前景圖像中對確定的跟蹤目標進行跟蹤。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括 在進行目標跟蹤時，獲取當前幀圖像，將所述當前幀圖像與上一幀圖像進行比較，獲取中貞差模板； 利用所述當前幀圖像與預先建立的背景模板進行前景檢測處理，獲取前景模板； 對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像； 在所述候選區(qū)域的前景圖像中對確定的跟蹤目標進行跟蹤。2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述方法還包括 獲取多幀圖像，對所述多幀圖像進行多高斯背景建模處理，獲取背景模板。3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，其特征在于，在對所述多幀圖像進行多高斯背景建模處理之前，所述方法還包括 將所述多幀圖像從彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述對所述幀差模板和所述前景模板進行融合、處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像具體包括 對所述幀差模板和所述前景模板中的像素進行或運算，獲取融合后的第一圖像； 利用當前幀圖像對所述融合后的第一圖像進行處理，獲取融合后的候選區(qū)域前景圖像。5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述在所述候選區(qū)域的前景圖像中對待識別目標進行跟蹤具體包括 獲取跟蹤目標的初始位置作為第一位置，以所述第一位置為中心，建立參考目標的核直方圖； 在所述候選區(qū)域的前景圖像中，在與所述第一位置對應(yīng)的區(qū)域建立候選目標的核直方圖，并獲取各個顏色分量的權(quán)值； 利用所述第一位置以及所述各個顏色分量的權(quán)值獲取與所述候選目標對應(yīng)的第二位置； 判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模是否小于設(shè)定閾值；如果否，將所述第二位置的值作為第一位置的值，進入在所述候選區(qū)域的前景圖像中在與所述第一位置對應(yīng)的區(qū)域建立候選目標的核直方圖的步驟，直至判斷所述第二位置的值與所述第一位置的值之間的差值的模小于設(shè)定閾值時，停止迭代。6.根據(jù)權(quán)利要求I或5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括 當通過迭代計算，判斷所述第一位置的值與第二位置的值之間的差值的模小于設(shè)定閾值時，輸出目標位置，將所述第二位置的值作為第一位置的值，獲取下一幀圖像，將下一幀圖像作為當前幀圖像，進入獲取幀差模板的步驟。7.一種目標跟蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括 幀差獲取...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：安國成，李洪研，張濤，
申請(專利權(quán))人：北京國鐵華晨通信信息技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：