公开(公告)号：CN111242971A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201911217566.9

申请日：2019-12-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 朱娟娟 ,  朱倩蓓 ,  郭宝龙 ,  李赫一 ,  管智

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/45 ,  G06T7/66 ,  G06T7/90 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进的双中心粒子群优化算法的目标跟踪方法。首先，框选出图像序列中首帧图像的目标位置；根据框选的目标，对目标区域的图像计算Hu不变矩来描述目标的形状特征；同时，根据框选的目标，对目标区域的图像计算HSV颜色直方图来描述目标的颜色特征；然后计算出的形状特征向量H和颜色特征向量G进行串联，得到特征融合后的目标特征向量[H,G]，即目标模板特征；接着对后续图像帧应用双中心粒子群优化算法，获取所述图像帧中的全局最优粒子的位置；最后利用提出的抗遮挡的目标模板更新策略，得到更新后的新目标模板特征。本发明方法对目标具有较好的跟踪准确度，对目标跟踪具有较好的实时性，抗遮挡性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN111242971B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN201911217566.9

申请日：2019-12-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 朱娟娟 ,  朱倩蓓 ,  郭宝龙 ,  李赫一 ,  管智

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/45 ,  G06T7/66 ,  G06T7/90 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进的双中心粒子群优化算法的目标跟踪方法。首先，框选出图像序列中首帧图像的目标位置；根据框选的目标，对目标区域的图像计算Hu不变矩来描述目标的形状特征；同时，根据框选的目标，对目标区域的图像计算HSV颜色直方图来描述目标的颜色特征；然后计算出的形状特征向量H和颜色特征向量G进行串联，得到特征融合后的目标特征向量[H,G]，即目标模板特征；接着对后续图像帧应用双中心粒子群优化算法，获取所述图像帧中的全局最优粒子的位置；最后利用提出的抗遮挡的目标模板更新策略，得到更新后的新目标模板特征。本发明方法对目标具有较好的跟踪准确度，对目标跟踪具有较好的实时性，抗遮挡性和鲁棒性。