基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法

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基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计

基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计杨平;厉小润【摘要】Real-time tunnel traffic safety monitoring system is an important means to ensure secure operation of tunnel. Aiming at the particularity of the environment in tunnel, a vehicle detection algorithm based on accumulation of difference depth matrix and a vehicle tracking algorithm based on Kalman filter are proposed, by which the detection and tracking of multiple moving vehicles are achieved. An intelligent tunnel traffic safety monitoring system based on video detection processing is designed in this paper using the techniques of image processing, computer vision, pattern recognition and software engineering, etc. The system can accurately detect various traffic operation parameters and traffic events, and provide strong guarantee for tunnel traffic safety.%隧道实时交通安全监控系统是确保隧道安全运营的重要手段.针对隧道环境的特殊性,提出基于差异深度积累的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,实现了多运动目标的检测与跟踪,并综合运用图像处理、计算机视觉、模式识别和软件工程等技术设计了基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统.该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为隧道交通安全提供了有力保障.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(029)006【总页数】4页(P128-130,171)【关键词】视频检测;隧道;智能交通;运动目标检测;卡尔曼滤波;运动目标跟踪【作者】杨平;厉小润【作者单位】浙江大学电气工程学院浙江杭州310027;浙江大学电气工程学院浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着我国经济社会的飞速发展，对智能化管理的高等级公路的需求越来越大。

边缘检测算法流程

边缘检测算法流程边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术。

它通过识别图像中像素强度变化的区域来提取图像的重要特征。

以下是边缘检测算法的主要流程：1.图像预处理预处理是边缘检测的第一步，主要目的是改善图像质量，为后续的边缘检测操作做准备。

预处理步骤可能包括灰度转换、噪声去除、平滑等。

这些步骤可以帮助消除图像中的噪声，并使图像的特征更加突出。

2.滤波处理滤波处理的目的是减少图像中的噪声，同时保留边缘信息。

常用的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。

滤波处理有助于提高后续边缘检测的准确性。

3.边缘检测算子边缘检测算子是边缘检测算法的核心。

常见的算子包括Sobel算子、Prewitt 算子、Canny算子等。

这些算子通过特定的数学运算来识别和提取图像中的边缘。

算子将根据图像局部像素的强度变化来确定边缘。

4.后处理后处理是对检测到的边缘进行进一步处理和优化。

这可能包括去除假阳性边缘（即非实际边缘的误检测）、连接断裂的边缘、平滑边缘等。

后处理有助于提高边缘检测结果的准确性和可解释性。

5.阈值处理阈值处理是用来确定哪些边缘是显著的，哪些不是。

通过设置一个阈值，可以将边缘检测结果转化为二值图像，其中显著的边缘被标记为特定值（通常是1），不显著的边缘被标记为0。

这有助于简化分析和降低计算复杂性。

6.边缘特征提取边缘特征提取是提取已检测到的边缘的特征的过程。

这可能包括测量边缘的角度、长度、形状等属性。

这些特征可以用于进一步的图像分析和理解，例如对象识别或场景分类。

7.性能评估性能评估是评估边缘检测算法效果的步骤。

评估指标可能包括边缘检测的准确性、计算效率、鲁棒性等。

评估也可以采用定量方法，如比较人工标定的真实边缘与检测到的边缘的相似性。

此外，还可以通过比较不同算法的检测结果来评估性能。

性能评估有助于改进和优化算法，提高其在实际应用中的表现。

《2024年目标跟踪算法综述》范文

《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪作为计算机视觉领域中的一项关键技术，近年来在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域得到了广泛的应用。

其目的是通过一系列的图像处理和计算方法，实时准确地检测并跟踪特定目标。

本文将对当前主流的目标跟踪算法进行全面而详细的综述。

二、目标跟踪算法的发展历程早期的目标跟踪算法主要是基于滤波的跟踪算法，如均值漂移法等。

这些算法简单易行，但难以应对复杂多变的场景。

随着计算机技术的进步，基于特征匹配的跟踪算法逐渐兴起，如光流法、特征点匹配法等。

这些算法通过提取目标的特征信息，进行特征匹配以实现跟踪。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法成为了研究热点。

三、目标跟踪算法的主要分类与原理1. 基于滤波的跟踪算法：该类算法主要利用目标在连续帧之间的运动信息进行跟踪。

常见的算法如均值漂移法，通过计算当前帧与模板之间的差异来寻找目标位置。

2. 基于特征匹配的跟踪算法：该类算法通过提取目标的特征信息，在连续帧之间进行特征匹配以实现跟踪。

如光流法，根据相邻帧之间像素运动的光流信息来计算目标的运动轨迹。

3. 基于深度学习的跟踪算法：该类算法利用深度学习技术，通过大量的训练数据学习目标的特征信息，以实现准确的跟踪。

常见的算法如基于孪生网络的跟踪算法，通过学习目标与背景的差异来区分目标。

四、主流目标跟踪算法的优缺点分析1. 优点：基于深度学习的目标跟踪算法能够学习到目标的复杂特征信息，具有较高的准确性和鲁棒性。

同时，随着深度学习技术的发展，该类算法的跟踪性能不断提升。

2. 缺点：深度学习算法需要大量的训练数据和计算资源，且在实时性方面存在一定的挑战。

此外，当目标与背景相似度较高时，容易出现误跟或丢失的情况。

五、目标跟踪算法的应用领域及前景目标跟踪技术在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域具有广泛的应用前景。

例如，在安防领域，可以通过目标跟踪技术实现对可疑目标的实时监控；在无人驾驶领域，可以通过目标跟踪技术实现车辆的自主导航和避障；在医疗影像处理领域，可以通过目标跟踪技术实现对病灶的实时监测和诊断。

视频检测和运动目标跟踪方法总结

视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。

一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。

光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。

优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。

缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。

且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。

二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。

1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。

视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。

优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。

缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。

而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。

2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。

三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。

三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。

基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪

基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪均值偏移算法（Mean Shift Algorithm）是一种非参数的密度估计方法，被广泛应用于目标跟踪领域。

它通过计算目标的颜色直方图和梯度直方图，使用迭代方法寻找样本点密度最大的区域，从而确定目标的位置。

在双摄像机目标跟踪中，通常需要首先对目标进行初始化，并在后续的帧中进行跟踪。

初始化可以通过在第一帧中手动选取目标区域来完成，也可以使用先进的目标检测算法进行自动初始化。

以下是基于均值偏移算法实现双摄像机目标跟踪的具体步骤：1.初始化：在第一帧中，选择目标区域作为初始窗口，并计算该区域的颜色直方图和梯度直方图。

将这些直方图作为目标的颜色和纹理特征。

2.特征匹配：在下一帧中，根据当前目标位置，确定窗口的位置。

使用均值偏移算法计算窗口内样本点的密度，并找到最大密度点作为新的目标位置。

同时，根据新的目标位置，更新窗口的大小。

3.视差计算：由于使用了双摄像机，可以通过计算两个摄像机之间的视差来获得目标的深度信息。

使用立体匹配算法，将左摄像机和右摄像机的图像进行匹配，并计算视差图。

根据视差图中的目标位置，更新目标的深度信息。

4.三维重建：根据目标的深度信息和在左摄像机图像中的位置，可以进行三维重建。

将目标在左摄像机图像中的位置和深度信息转换为三维坐标，并根据立体几何关系计算目标在右摄像机图像中的位置。

从而获得目标的三维坐标。

5.目标跟踪：在下一帧中，根据当前目标的位置和三维坐标，确定窗口的位置和大小，并使用均值偏移算法计算新的目标位置。

同时，根据新的目标位置，更新目标的深度信息和三维坐标。

6.结果展示：通过将目标的位置和三维坐标与原始图像进行叠加，可以实时展示目标的位置和运动轨迹。

同时，可以将三维坐标转换为世界坐标，并在三维空间中对目标位置进行可视化。

基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪不仅考虑了目标的颜色和纹理特征，还利用了双摄像机的优势进行深度估计和三维重建，从而提高了目标跟踪的精度和准确性。

计算机视觉目标跟踪的算法分类

计算机视觉⽬标跟踪的算法分类摘⾃百度百科。

（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将⽬标初始所在区域的图像块作为⽬标模板，将⽬标模板与候选图像中所有可能的位置进⾏相关匹配，匹配度最⾼的地⽅即为⽬标所在的位置。

最常⽤的相关匹配准则是差的平⽅和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。

起初，基于区域的跟踪算法中所⽤到的⽬标模板是固定的，如 Lucas 等⼈提出 Lucas-Kanade ⽅法，该⽅法利⽤灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定⽬标位置。

之后，更多的学者针对基于区域⽅法的缺点进⾏了不同的改进，如：Jepson 等⼈提出的基于纹理特征的⾃适应⽬标外观模型[18],该模型可以较好的解决⽬标遮挡的问题，且在跟踪的过程中采⽤在线 EM 算法对⽬标模型进⾏更新；Comaniciu 等⼈[19]提出了基于核函数的概率密度估计的视频⽬标跟踪算法，该⽅法采⽤核直⽅图表⽰⽬标，通过 Bhattacharya 系数计算⽬标模板与候选区域的相似度，通过均值漂移(MeanShift)算法快速定位⽬标位置。

基于区域的⽬标跟踪算法采⽤了⽬标的全局信息，⽐如灰度信息、纹理特征等，因此具有较⾼的可信度，即使⽬标发⽣较⼩的形变也不影响跟踪效果，但是当⽬标发⽣较严重的遮挡时，很容易造成跟踪失败。

（2）基于特征的跟踪⽅法基于特征的⽬标跟踪算法通常是利⽤⽬标的⼀些显著特征表⽰⽬标，并通过特征匹配在图像序列中跟踪⽬标。

该类算法不考虑⽬标的整体特征，因此当⽬标被部分遮挡时，仍然可以利⽤另⼀部分可见特征完成跟踪任务，但是该算法不能有效处理全遮挡、重叠等问题。

基于特征的跟踪⽅法⼀般包括特征提取和特征匹配两个过程：a) 特征提取所谓特征提取是指从⽬标所在图像区域中提取合适的描绘性特征。

这些特征不仅应该较好地区分⽬标和背景，⽽且应对⽬标尺度伸缩、⽬标形状变化、⽬标遮挡等情况具有鲁棒性。

常⽤的⽬标特征包括颜⾊特征、灰度特征、纹理特征、轮廓、光流特征、⾓点特征等。

边缘检测与图像轮廓提取算法研究

边缘检测与图像轮廓提取算法研究摘要：边缘检测与图像轮廓提取算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

本文通过对边缘检测与图像轮廓提取算法的研究，总结了常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行了详细的介绍和分析。

本文还对不同方法进行了比较，并讨论了其优缺点及适用范围。

通过本文的研究，可以为计算机视觉领域的相关工作提供参考和借鉴。

1. 引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理成为一个重要的研究方向。

在图像处理中，边缘检测与图像轮廓提取是一个基础而重要的任务。

它可以在数字图像中找到物体或场景之间的分界线或区域，并将其转化为数字化信息。

2. 边缘检测方法2.1 Roberts算子Roberts算子是一种基于差分运算符来进行边缘检测的方法。

它通过将一个2×2大小的模板应用于原始图像中相邻点之间来计算边缘强度。

Roberts算子简单易行，计算速度快，但对于噪声敏感。

2.2 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度运算符的边缘检测方法。

它通过将一个3×3大小的模板应用于原始图像中的每一个像素点来计算梯度强度。

Sobel算子对噪声有一定的抑制作用，但对边缘方向有一定的模糊性。

2.3 Canny边缘检测Canny边缘检测是一种基于多步骤操作来进行边缘检测的方法。

它首先进行高斯滤波以抑制噪声，然后通过计算梯度幅值和方向来确定像素点是否为边缘点，最后使用非极大值抑制和双阈值处理来提取最终的图像轮廓。

3. 图像轮廓提取方法3.1 链码法链码法是一种基于连续性原则进行图像轮廓提取的方法。

它通过将轮廓线转化为由连续码字序列组成的链码表示形式，并根据相邻点之间是否连续来确定链码中每个点之间的关系。

3.2 轮廓跟踪法轮廓跟踪法是一种基于像素跟踪的图像轮廓提取方法。

它通过从图像中的一个起始点开始，按照一定的规则沿着边缘进行像素跟踪，直到回到起始点为止。

轮廓跟踪法可以得到精确的轮廓线，但对于复杂图像处理较为困难。

边缘检测常用算法

边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一项重要任务，它用于识别图像中物体的边界或不同区域之间的边缘。

边缘检测算法通过检测图像中像素强度的快速变化来工作。

以下是一些常用的边缘检测算法：Sobel算子：Sobel边缘检测算法是一种基于一阶导数的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，但边缘定位精度不够高。

当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。

Prewitt算子：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。

其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。

Canny算子：Canny边缘检测算法是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。

Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的情况和误检非边缘轮廓的情况都最少。

Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶导数算子，具有旋转不变性，可以满足不同走向的图像边缘锐化要求。

通常其算子的系数之和需要为零。

由于拉普拉斯算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理会用到拉普拉斯算子，所以通常将平滑处理的过程和拉普拉斯锐化处理的过程合并在一起做，此时平滑处理的滤波器又称为掩模。

Roberts算子：Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于2x2的邻域计算差分的方法。

Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。

这些算法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。

例如，Canny算子通常被认为是边缘检测的最优算法，但它在计算上可能比Sobel或Prewitt算子更复杂。

一种稳健的移动机器人目标跟踪算法

ｐｏｌｍ．ｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｈｌｏｔｍａｒｃｈｖｎａｇｔｓａｌｎｃｕａｅｙｕｄｒｒｂｅＥｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｈｔｔｅａｇｒｈｃｎｔｋｔｅｍｏｉｇｔｒｅｔｂｙａｄａｃｒｔｌｎｅｓｉａｃｍｐｅｎｉｏｍｅｔａｄｈｓｇｏｏｕｔｅｓｔｃｌｓｏ．ｏｌｘｅｖｒｎｎｎａｏｄｒｂｓｎｓｏｏｃｕｉｎ
１２１
传感器与微系统（ｒｓｕｅａｄＭｉｏｙｔｍＴｃｎｌｉｓＴａｄｃｒｎｃｓｓｅｈｏｇｅ）ｎｒｅｏ
２１年第３０１０卷第６期
一
种稳健的移动机器人目标跟踪算法
耿盛涛，刘国栋
（．南大学物联网工程学院江苏无锡２４２１江１１２：
关键词‘ ：卡尔曼滤波；均值漂移；移动机器人；目标跟踪；目标遮挡
中图分类号：Ｔ９Ｐ３１文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）６１２０００９８（０１Ｏ－１－４０
Ａｏｓａｇｔｔａｋｎｇａｇｒｔｍｆｍｏｌｏｔｒｂｕｔｔｒｅｒｃｉｌｏｉｈｏｂｉｒｂｏｅ
ＧＥＮＧｈｎｔｏｌ．ＬＵｏｄｎＳｅｇ．ａ＿ＩＧｕ．ｏｇ
（．ｃｏｌｆｎｅｎｔｆｈｎｓＪａｇａｉｅｓｙＷｕｉ１１２Ｃｎ；１Ｓｈｏｏｔｒｅｏｉｇ，ｉｎｎｎＵｎｖｒｉ，ｘ４２，ｈａＩＴｔ２ｉ

获取区域外轮廓的算法

获取区域外轮廓的算法
获取区域外轮廓的算法有多种，以下是一些常用的算法：
1. 边界追踪算法（Boundary Tracing）：该算法从图像中的某一点开始，按照一定的规则遍历相邻的像素点，并将遍历过的像素点标记为边界点。

通过遍历整个图像，最终可以得到区域的外轮廓。

2. 边缘检测算法（Edge Detection）：常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。

这些算法可以通过计算图像中像素点的梯度值来检测出边缘，然后根据一定的阈值处理得到区域的外轮廓。

3. 轮廓分析算法（Contour Analysis）：该算法首先通过阈值化或分割等方法将图像转化为二值图像，然后利用连通性分析来提取区域的轮廓。

常用的连通性分析算法有基于4邻域或8邻域的连通域标记算法，可以得到区域的外轮廓。

4. 分水岭算法（Watershed Algorithm）：该算法基于图像中的灰度值和梯度信息，将图像看作地形图，通过模拟水流漫溢的过程来分割区域。

在分水岭算法中，区域的外轮廓可以通过提取分割结果中的边界得到。

这些算法可以根据具体的应用场景和需求选择使用。

需要注意的是，获取区域外轮廓的算法在处理复杂图像或存在噪声的情况下可能会有一定的误差，因此在实际应用中需要根据具体情况进行优化和调整。

运动目标跟踪算法综述

运动⽬标跟踪算法综述运动⽬标跟踪是视频监控系统中不可缺少的环节。

在特定的场景中，有⼀些经典的算法可以实现⽐较好的⽬标跟踪效果。

本⽂介绍了⼀般的⽬标跟踪算法，对⼏个常⽤的算法进⾏对⽐，并详细介绍了粒⼦滤波算法和基于轮廓的⽬标跟踪算法。

最后简单介绍了⽬标遮挡的处理、多摄像头⽬标跟踪和摄像头运动下的⽬标跟踪。

⼀、⼀般的⽬标跟踪算法⼀般将⽬标跟踪分为两个部分:特征提取、⽬标跟踪算法。

其中提取的⽬标特征⼤致可以分为以下⼏种： 1）以⽬标区域的颜⾊直⽅图作为特征，颜⾊特征具有旋转不变性，且不受⽬标物⼤⼩和形状的变化影响，在颜⾊空间中分布⼤致相同。

2）⽬标的轮廓特征，算法速度较快，并且在⽬标有⼩部分遮挡的情况下同样有较好的效果。

3) ⽬标的纹理特征，纹理特征较轮廓特征跟踪效果会有所改善。

⽬标跟踪的算法⼤致可以分为以下四种： 1) 均值漂移算法，即meanshift算法，此⽅法可以通过较少的迭代次数快速找到与⽬标最相似的位置，效果也挺好的。

但是其不能解决⽬标的遮挡问题并且不能适应运动⽬标的的形状和⼤⼩变化等。

对其改进的算法有camshift算法，此⽅法可以适应运动⽬标的⼤⼩形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景⾊和⽬标颜⾊接近时，容易使⽬标的区域变⼤，最终有可能导致⽬标跟踪丢失。

2) 基于Kalman滤波的⽬标跟踪，该⽅法是认为物体的运动模型服从⾼斯模型，来对⽬标的运动状态进⾏预测，然后通过与观察模型进⾏对⽐，根据误差来更新运动⽬标的状态，该算法的精度不是特⾼。

3) 基于粒⼦滤波的⽬标跟踪，每次通过当前的跟踪结果重采样粒⼦的分布，然后根据粒⼦的分布对粒⼦进⾏扩散，再通过扩散的结果来重新观察⽬标的状态，最后归⼀化更新⽬标的状态。

此算法的特点是跟踪速度特别快，⽽且能解决⽬标的部分遮挡问题，在实际⼯程应⽤过程中越来越多的被使⽤。

4) 基于对运动⽬标建模的⽅法。

该⽅法需要提前通过先验知识知道所跟踪的⽬标对象是什么，⽐如车辆、⾏⼈、⼈脸等。

基于LRNP纹理特征的均值漂移目标跟踪

摘要：针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法在复杂背景和变光强场景中容易丢失跟踪目标的问题，提出局部菱形邻域(LRNP)纹理特征提取算子，在3*3模板中利用像素与其邻域像素之间的局部关系获得二进制编码，根据模板中心像素水平和垂直方向4个像素的编码值得到纹理特征；提取HSV颜色空间的H分量和S分量，进行非均匀量化作为颜色特征。融合颜色纹理特征作为目标模型的描述嵌入到MeanShitt算法中。实验结果表明，该算法在复杂背景、光照变
2019年9月第 40 卷第 9 期
计算机工程与设计
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
Sept. 2019 Vol. 40 No. 9
基于LRNP纹理特征的均值漂移目标跟踪
曾爱萍s黄山2
； ) (1.四川大学电气信息学院，四川成都610065 2.四川大学计算机学院，四川成都610065
Mean Shft target tracking based on LRNP texture feature
ZENG Ai-pingi, HUANG Shan2
(1. School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China# 2. School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
Abstract： As traditional Mean Shitt algorithm is easy to lose tracking target in complex background and variable light intensity scene, the following improvements were made. A local rhomb neighborhood (LRNP) texture feature extraction operator was proposed. Binary code was obtained by using the local relationship between pixels and its neighboring pixels in the 3*3 template and texture features were got based on the code values of the horizontal and vertical 4 pixels of the center pixel. The H and S components of HSV color space were extracted and non-uniform quantization was performed to get color features. A color tex ture feature was integrated as a description of the target model, which was embedded into the Mean Shift algorithm. Experimen tal results show that the proposed algorithm can track target accurately under complex background and illumination changing. Keywords： Mean Shift； target tracking； local rhomb neighborhood pattern； HSV; feature fusion

Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧

Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧在数字图像处理中，图像分割是一个基本且关键的任务。

通过将图像划分为不同的区域或对象，图像分割可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并提取出我们所需的信息。

而图像分割的一个重要部分就是轮廓提取，它可以帮助我们准确地描述图像中感兴趣对象的形状和边缘。

在本文中，将介绍Matlab中常用的图像分割与轮廓提取技巧。

一、基于阈值的图像分割方法阈值分割是一种常用的简单而有效的图像分割方法。

它基于图像中像素的灰度值，将图像分割成具有不同灰度的区域。

在Matlab中，可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像，并提供一个阈值参数。

通过调整阈值值，我们可以得到不同的分割结果。

此外，Matlab还提供了一些自动阈值选择方法，如Otsu方法和基于最大类间方差的方法。

二、基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是一种将图像分割为不同区域的方法。

它通常基于一些与像素相关的特征，如颜色、纹理和形状。

在Matlab中，可以使用regionprops函数计算图像的区域属性，如面积、中心位置等。

然后，可以根据这些区域属性将图像分割成不同的区域。

此外，还可以使用图像均值漂移算法和超像素分割算法等进行基于区域的图像分割。

三、基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是一种通过提取图像中的边缘信息来进行分割的方法。

它通常基于边缘检测算法，如Canny算子和Sobel算子。

在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，并提供一些参数来调整边缘检测的结果。

通过检测图像中的边缘，我们可以得到图像的轮廓信息，并将图像分割成不同的部分。

四、轮廓提取技巧在图像分割中，轮廓提取是一个重要且常用的步骤。

它可以帮助我们准确地描述和表示感兴趣对象的形状和边界。

在Matlab中，可以使用一些函数来提取图像的轮廓，如bwboundaries函数和imcontour函数。

这些函数可以将二值图像或灰度图像中的轮廓提取出来，并可视化或保存为具有不同宽度和颜色的图像。

均值漂移聚类算法

均值漂移聚类算法均值漂移聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它可以自动地发现数据中的聚类结构。

该算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置，使得数据点向密度最大的区域聚集。

在本文中，我们将详细介绍均值漂移聚类算法的原理、优缺点以及应用场景。

均值漂移聚类算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置，使得数据点向密度最大的区域聚集。

具体来说，该算法首先随机选择一个数据点作为中心点，然后计算该中心点周围所有数据点的密度，并将中心点移动到密度最大的区域。

重复这个过程，直到中心点不再发生移动或者达到预设的迭代次数为止。

均值漂移聚类算法的核心公式如下：$$m(x) = \frac{\sum_{i=1}^{n} K(\frac{\|x-x_i\|}{h})x_i}{\sum_{i=1}^{n} K(\frac{\|x-x_i\|}{h})}$$其中，$x$ 表示当前中心点的位置，$x_i$ 表示数据集中的第$i$ 个数据点，$K$ 是核函数，$h$ 是带宽参数。

该公式表示了当前中心点的位置是所有数据点的加权平均值，其中权重由核函数和带宽参数决定。

二、均值漂移聚类算法的优缺点均值漂移聚类算法具有以下优点：1. 不需要预先指定聚类个数。

该算法可以自动地发现数据中的聚类结构，不需要预先指定聚类个数。

2. 对噪声数据具有较好的鲁棒性。

该算法可以通过带宽参数来控制聚类的紧密程度，从而对噪声数据具有较好的鲁棒性。

3. 可以处理非球形数据。

该算法可以处理非球形数据，因为它不需要假设数据点的分布形状。

均值漂移聚类算法也存在一些缺点：1. 计算复杂度较高。

该算法需要计算每个数据点与中心点的距离，因此计算复杂度较高。

2. 对带宽参数的选择敏感。

带宽参数的选择对聚类结果有很大的影响，但是如何选择合适的带宽参数并没有一个通用的方法。

三、均值漂移聚类算法的应用场景均值漂移聚类算法可以应用于以下场景：1. 图像分割。

均值漂移聚类算法可以将图像中的像素点聚类成不同的区域，从而实现图像分割。

图像分割的基本方法

图像分割的基本方法图像分割是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目的是将图像划分为若干个具有独立语义的区域。

图像分割的基本方法可以分为几种：基于阈值、基于边缘、基于区域和基于深度学习方法。

基于阈值的图像分割是最简单的一种方法，其思想是将图像中的像素根据灰度值与预先设定的阈值进行比较，大于或小于阈值的像素会被分配到不同的区域。

这种方法适用于目标区域与背景区域的灰度值有明显差异的情况，例如二值图像分割和基于灰度级的分割。

基于边缘的图像分割方法是通过检测图像中物体的边缘来实现分割。

基于边缘的分割方法通过对图像进行边缘检测，得到图像中物体的轮廓线，然后将轮廓线闭合，将图像分割为不同的区域。

经典的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算法，这些算法能够检测出图像中的边缘，但是由于噪声和干扰的存在，往往会产生许多无关的边缘。

基于区域的图像分割方法是将相邻像素归为同一区域的方法。

这种方法首先将图像划分为若干个初始区域，然后通过迭代合并或分割这些区域，直到满足一定的停止准则。

基于区域的方法对噪声和局部干扰具有较强的鲁棒性，能够得到更连续、更具有区域特征的分割结果。

常用的基于区域的分割算法有区域增长法、分水岭算法和均值漂移算法。

基于深度学习的图像分割方法近年来得到了广泛的研究和应用。

深度学习通过建立深度神经网络模型，可以自动学习和提取图像的特征表示。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器（Autoencoder）等。

通过训练这些模型，可以得到更准确、更精细的图像分割结果。

目前，深度学习在图像分割领域的应用已经取得了许多突破，例如语义分割、实例分割和全景分割等。

除了上述基本方法，图像分割领域还有一些其他的研究方法和技术，例如基于能量优化的分割方法、基于图割的分割方法和基于马尔科夫随机场（MRF）的分割方法等。

这些方法多是以数学建模和优化算法为基础，用于解决特定的图像分割问题。

图像处理中的边缘跟踪算法

图像处理中的边缘跟踪算法随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也变得日益重要。

在诸多图像处理技术中，边缘跟踪算法是比较常用的一种。

它可以帮助我们从图像中提取出最有代表性的轮廓信息，为后续的处理提供依据。

本文将对边缘跟踪算法进行介绍和讨论。

什么是边缘？首先，我们需要明确什么是边缘。

在图像处理中，边缘是指图像中不同区域之间的分界线，通常代表着亮度、颜色、纹理、深度等方面的变化。

边缘跟踪算法的目的就是从图像中提取出这些边缘特征，进而进行区域分割、对象识别等处理。

边缘跟踪算法的分类在图像处理领域中，边缘跟踪算法有多种不同的分类方式。

下面我们来结合具体的例子进行分析。

一、基于一阶、二阶导数常见的边缘跟踪算法有基于一阶、二阶导数的方法。

一阶导数算法包括Sobel、Prewitt、Roberts等算法，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测边缘。

二阶导数算法包括Laplacian和Canny算法，它们通过计算图像灰度的二阶导数来检测边缘。

其中，Canny算法是目前比较常用的边缘检测算法之一，它利用高斯滤波、非最大值抑制和双阈值处理等方法来判定边缘。

二、基于边缘像素的连接基于边缘像素的连接算法包括连通区域标记法和边缘追踪法等。

其中，边缘追踪法又可以分为基于四邻域的追踪法和基于八邻域的追踪法。

对于四邻域的追踪法，它从图像中某个点出发，先检测一次该点相邻的四个像素的状态，若状态为边缘像素，则继续沿着该方向前进，否则转到下一个方向。

当第一个方向无法再前进时，转到下一个方向重复上述操作，直到走遍整个边缘。

四邻域的边缘追踪法实现起来较为简单，但是检测结果会有较大的“锯齿”状噪声。

相比而言，基于八邻域的边缘追踪法则可以更好地消除“锯齿”状噪声。

与四邻域追踪法类似，它从图像中某个点出发，依次检测该点周围八个像素的状态，若状态为边缘像素，则继续沿着该方向前进，否则转到下一个方向。

当第一个方向无法再前进时，转到下一个方向重复上述操作，直到走遍整个边缘。

轮廓线追踪算法在图像处理中的应用

轮廓线追踪算法在图像处理中的应用图像处理是计算机科学中一项非常重要的研究领域。

随着数字媒体领域的快速发展，越来越多的人和机构开始关注图像处理技术。

图像处理涉及诸多技术，比如图像增强、数字滤波、形态学处理等。

而轮廓线追踪算法在图像处理中的应用也越来越受到关注。

什么是轮廓线追踪算法？轮廓线追踪算法是一种常见的图形处理算法。

它的作用是将物体轮廓或边缘所在像素点的坐标值按顺序连接起来，形成一个轮廓或边缘的闭合路径。

轮廓线追踪算法是用来获取边缘或轮廓线的关键算法之一。

轮廓线追踪算法的运用轮廓线追踪算法在图像处理中应用广泛，例如人脸识别、车牌识别、数字识别等。

其中，在数字识别中，轮廓线追踪算法被广泛应用。

数字识别是图像处理中一个重要的研究方向，数字识别的目的是从未知的图像中识别出数字，自动的将数字区别开来。

数字识别主要分为两个阶段：预处理和识别。

预处理阶段是将原始的图像经过去噪、二值化、轮廓提取等处理之后，得到可以识别的数字的图像。

识别阶段是将预处理之后的图像传递到识别模型中，根据模型返回结果来判断图像中的数字。

而轮廓线追踪算法则是在预处理阶段中扮演着重要的角色。

轮廓线提取的过程，首先需要进行图像的二值化。

在二值化之后，我们就需要将图像中的轮廓线提取出来。

这时，轮廓线追踪算法就起到了关键作用。

轮廓线提取就是通过轮廓线追踪算法将边缘检测之后的像素点连接起来，形成一个封闭的轮廓。

轮廓线提取可以采用多种算法，其中最常用的是基于边沿像素点的轮廓线追踪算法。

这种算法在处理图像中的边缘或轮廓时，会从某个像素点开始，顺着边沿向一个方向探寻新的像素点，然后验证这个像素点是否在轮廓线上。

如果是，就按照顺时针或逆时针方式依次连接它们。

这种算法一般是沿着边沿像素点，以顺时针或逆时针方向搜索相邻像素点并连接起来，直到封闭成轮廓线，从而得到了图像中的轮廓线。

轮廓线追踪算法的优势轮廓线追踪算法在数字图像处理中具有很大的优势。

首先，它可以识别出图像中的重要轮廓信息。

MeanShift算法相关应用

MeanShift算法相关应用作者：廖礼来源：《科教导刊·电子版》2019年第07期摘要 MeanShift算法是一种无参数概率密度估计的算法。

通过概率密度函数和有限次的迭代，能快速找到数据分布的模式。

具有原理简单、参数少，无需预处理等诸多优点，被广泛应用于图像平滑、边缘检测、目标跟踪等领域。

本文简要介绍了MeanShift算法的几种应用。

关键词 MeanShift 图像平滑边缘检测目标跟踪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A0引言MeanShift （均值漂移）是一种非参数概率密度估计的方法，一种最优的寻找概率密度极大值的梯度上升法，在解决计算机视觉底层过程中表现出了良好的鲁棒性和较高的处理速度。

MeanShift最早于1975 年由Fukunaga等人在关于概率密度梯度函数的估计一文中提出。

MeanShift 算法一般指的是一个迭代的步骤，即先算出当前点的漂移均值，移动该点到其漂移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。

随着时间的推移，MeanShift也由最基本的形式得到了完善和发展。

首先，Yizong Cheng定义了一族核函数，使得随着样本与被漂移点的不同，其漂移量对均值漂移向量的贡献也不同；其次又设定了一个权重系数，使得不同样本点的重要性不一样。

因此MeanShift 的适用范围得到了扩大。

接着Comaniciu 等人将MeanShift 算法运用到了特征空间的分析之中，对图像进行平滑和分割处理，并把非刚体的跟踪问题近似为一个MeanShift 最优化问题，使得跟踪可以实时地进行。

由于MeanShift 算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析，不需要任何先验知识，收敛速度快，近年来在图像平滑、边缘检测以及目标跟踪等许多计算机视觉研究领域开始得到广泛的关注和应用。

1 MeanShift算法的相关应用1.1基于MeanShift的图像平滑一幅图像可以表示成一个二维网格点上p维向量，每一个网格点代表一个像素，p=1表示这是一个灰度图，p=3表示彩色图，p>3表示一个多谱图，网格点的坐标表示图像的空间信息。