CamShift算法

Camshift 算法
引言
大多数特征跟踪算法的执行都遵循下图所示的目标预测——特征检测——模板匹配——更新四个步骤的闭环结构。

首先，以前一帧目标位置和一些运动模型为基础，预测当前帧中目标的可能位置。

接着，候选区域的特征和初始特征相匹配，通过优化匹配准则来选择最好的匹配对象，其相应的目标区域即为目标在本帧的位置。

算法设计的不同常常由于选择什么特征、预测如何进行、如何选择匹配准则等的不同而不同。

许多对目标跟踪算法的完善也是从这三个方面寻找改善措施的。

除了位置更新步骤，其余三个步骤一般在一个迭代中完成。

目标预测步骤主要基于目标的运动模型，运动模型可以是很简单的等速平移运动，也可以是很复
杂的曲线运动。

特征检测步骤是在目标区域通过相应的图像处理技术获得特征值，组合成待匹配模板。

模板匹配步骤是选择最匹配的待匹配模板，它的所在区域即是目标在当前帧的位置区域。

一般以对目标表象的变化所作的一些合理的假设为基础，—个常用的方法是候选特征与初始特征的互相关系数最小。

三个步骤不断往复。

更新步骤常常有两种，一是指对初始模板(特征)的更新，这是因为在目标的运动中，它的姿态、环境的照度等会发生变化，因此模板更新有利于跟踪的继续进行；二是指位置的更新，当在当前帧中找到与目标模板最匹配的模板后，常把该模板的中心位置作为目标在当前帧中的位置，并用该位置对目标的初始位置进行更新，作为下一帧处理时的目标初始位置。

1，Camshift原理
CamShift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。

2，目标表示（颜色概率分布图）
(1) RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。

(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。

根据获得的H分量直方图将原始图像转换成2D 肤色概率分布图像。

设C( h) 表示直方图中H分量大小为h 的像素个数, max[ C( h) ] 表示C( h) 的最大值, 则H分量为w的像素是肤色的概率为p( w) = C( w) /max[ C( h) ] , h∈( 0,1) , H 分量与肤色概率就建立起了一一对应的关系。

将这个对应关系保存起来, 就得到肤色概率查找表。

为了计算方便, 将肤色概率表中的概率值乘以255。

在这里需要考虑H分量的取值范围的问题，H分量的取值范围是[0,360),这个取值范围的值不能用一byte表示，为了能用一个byte表示，需要将H值做适当的量化处理,在这里我们将H分量的范围量化到[0,255].
(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。

这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。

MeanShift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。

算法过程为：
(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W
(2).计算零阶距：
计算一阶距：
计算搜索窗的质心：
(3).调整搜索窗大小
宽度为；长度为1.2s；
(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3) 4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。

将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。

它将视频的所有帧做meanshift运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。

如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。

算法过程为：
(1).初始化搜索窗
(2).计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影）
(3).运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。

(4).在下一帧视频图像中用(3)中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到
(2)继续进行。