一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法

2023-05-20 06:42:16 1

專利名稱：一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法
技術領域：
本發明屬於視頻以及圖像處理技術，具體涉及一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法。
背景技術：
在圖像/視頻後期處理軟體中，對運動圖像的像素特徵區域進行跟蹤，跟蹤數據 可以用來控制其它物體的運動和穩定運動物體，這有廣泛的需求。使用粒子濾波跟蹤方法 可以對特徵點進行快速跟蹤，具有很好的實時性，且具有良好的抗幹擾性。用於粒子濾波跟蹤算法的粒子濾波器的基本思想來源於Perfect MonteCarlo (PMC)仿真，在 PMC 中，任意函數的數學期望E(g(xQ:K)) = / g (xQ :K) P (xQ :K I z1:k)
dx。:k可以近似為所g( 其中離散樣本= ^是從後驗分布函數
f(x|z)中產生的N個點的獨立分布同分布序列。當N足夠大的時候，五(g(x。J)絕對收斂於 E(g(x0:k))o其核心思想是利用一系列隨機樣本的加權和表示所需的後驗概率密度，得到狀 態的估計值。粒子濾波跟蹤算法可以參閱Katja Nummiaro,Esther Koller-Meier,Luc Van Goo1. An adaptive color-based particlefilter. Image and Vision Computing,2003, 21 :99-110o但是，現有的粒子濾波跟蹤方法以概率分布為基礎，容易造成跟蹤不穩定的現象； 同時，假如跟蹤目標運動很快，而粒子的概率分布無法到達跟蹤目標的大致區域，從而導致 無法進行跟蹤。

發明內容
本發明的目的在於針對現有粒子濾波跟蹤方法的缺陷，提供一種可以改善粒子濾 波跟蹤效果的方法，使粒子能夠收斂到最佳位置，保證跟蹤的穩定性。本發明的技術方案如下一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法，包括如下步驟(1)針對跟蹤目標，從t時刻的前一幀一組概率樣本中隨機選取N個粒子樣本；(2)對新採樣的N個粒子進行概率重新分布；(3)對N個粒子根據RGB直方圖計算每個粒子的權重，然後將N個粒子位置根據權 重進行加權平均，得到跟蹤目標的估計位置；(4)對估計位置進行穩定性比較計算，得到跟蹤目標的新位置，進行輸出；(5)在t+Ι時刻，返回步驟(1)，進行循環操作。進一步，如上所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其中，粒子樣本的個數N取 100。進一步，如上所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其中，步驟(2)中對新採樣的 N個粒子進行概率重新分布的方法如下設t-Ι時刻跟蹤目標的運動速度為
其中，M知#分別表示t-Ι時刻跟蹤目標的位置偏移；通過下面公式得到t時刻每個粒子的新位置χ'丨=+ r; χ vectx χ vecunitperpixel + r/ χ H't Xy't = y\_x + r; χ vecty χ vecunitperpixel + r; χ WtIl其中，r,'為高斯隨機數，Ζ/,'—,為粒子的寬，丨為粒子高，vecunitperpixel表示每個 像素的運動單位。進一步，如上所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其中，步驟(3)中得到跟蹤目 標估計位置的計算公式如下
N 其中，f為歸一化係數
表示每個粒子權重。
/=1進一步，如上所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其中，步驟(4)中對估計位置 進行穩定性比較計算的具體方法如下在計算出來的跟蹤目標估計位置後，與輸入的t-Ι時刻初始位置周圍3*3像素矩 形範圍，形成10個搜索位置，在其中找一個新位置，它與上一幀t-i時刻目標區域灰度差的 平方和(SSD)為最小，用這個新位置作為輸出結果。本發明的有益效果如下本發明通過計算出t-Ι時刻的跟蹤目標運動速度，對t 時刻粒子進行概率重新分布，保證了粒子能夠收斂到最佳位置；將粒子跟蹤結果位置與以 t-i時刻輸入位置為中心的一個區域進行灰度差的平方和比較，將灰度差的平方和最小位 置作為跟蹤目標新位置的輸出結果，保證了跟蹤的穩定，克服了傳統方法在目標跟蹤時造 成的跟蹤結果左右或上下晃動的缺陷。


圖1為本發明的方法流程圖。
具體實施例方式下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細的描述。本發明所提供的方法主要使用粒子濾波，採用RGB彩色直方圖計算相似度權重， 最後評估出目標在下一幀的真實位置。具體流程如圖1所示，包括如下步驟(1)針對跟蹤目標，從t時刻的前一幀一組概率樣本中隨機選取N個粒子樣本。粒子個數N用來確定採用多少個隨機分布的粒子來計算彩色直方圖，本發明中粒 子樣本的個數N取100。這樣做可以解決退化現象(Degeneracyphenomenon)，因為，經過幾步迭代以後，除了一個粒子以外其他粒子的權重都變得很小，權重的方差隨時間增大，退化 現象無法避免。這就意味著許多大量的計算浪費在那些值極小的粒子上，而這些粒子對估 計的貢獻幾乎為零。再採樣的目的在於減小權值較小的粒子的數目，採樣算法，在發現有明 顯的退化現象時，比如已經下降到一個門限閾值時，對粒子進行重採樣，其基本思想是把那 些權重很小的粒子刪除，然後集中到那些權重大的粒子上去。
(2)對新採樣的N個粒子進行概率重新分布tt-1跟蹤目標的運動速度為
M知紗分別表示t-i時刻運動目標的位置偏移。
假定從t-i時刻到t時刻，跟蹤目標的運動速度沒有劇烈變化，根據下面公式從而 得到粒子的新位置為X1t — x't_x + r; χ vectx χ vecunitperpixel + r/ χ H\_xy't _ y't_x + r; χ vecty χ vecunitperpixel + r; χ W^其中，r/為高斯隨機數，/為粒子的寬，％」為粒子高，vecunitperpixel表示每個 像素的運動單位。 (3)對N個粒子根據RGB直方圖計算每個粒子的權重，然後將N個粒子位置根據權 重進行加權平均，得到跟蹤目標的估計位置，計算公式如下

其中，f為歸一化係數「jy, Wi表示每個粒子權重，是根據這個粒子的RGB
/=1
與模板圖RGB進行比較得到的權重。根據RGB直方圖計算N個粒子權重的方法為本領域的 公知技術，下面簡單的介紹一下計算的過程①採用下面公式計算N個粒子在y位置的RGB直方圖 其中，Epanechnikov核函數為= j, r 2 2 f 為歸一化系 ②採用如下公式計算兩個離散直方圖ρ = {p(u,}u.L..ffl, q= {q(u)} ③採用如下公式計算N個粒子的權重 (4)對估計位置進行穩定性比較計算，得到跟蹤目標的新位置，進行輸出。在計算出來的跟蹤目標估計位置後，與輸入的t-Ι時刻初始位置周圍3*3像素矩 形範圍，形成10個搜索位置，在其中找一個新位置，它與上一幀t-i時刻目標區域灰度差的 平方和(SSD)為最小，用這個新位置作為輸出結果，具體公式為S(x,y) = ( / / J (J(X)-I(X)))(χ, ,y,) = mm(S(x, y\S(x, ,y,)), (x , +1,兄 +1)乏 x,少乏(x, -1,兄 一 1)。上述公式含義是在3*3的矩陣中選擇與模板亮度差最小的X，y位置作為最終的 輸出結果。S表示這個位置的亮度與模板的亮度差，X，y表示在以xm，ym為中心的新位置。 J、I分別表示t-Ι和t時刻的兩幅圖像的亮度函數。(5)在t+Ι時刻，返回步驟(1)，進行循環操作。本發明所述的方法並不限於具體實施方式
中所述的實施例，本領域技術人員根據 本發明的技術方案得出其他的實施方式，同樣屬於本發明的創新範圍。
權利要求
一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法，包括如下步驟(1)針對跟蹤目標，從t時刻的前一幀一組概率樣本中隨機選取N個粒子樣本；(2)對新採樣的N個粒子進行概率重新分布；(3)對N個粒子根據RGB直方圖計算每個粒子的權重，然後將N個粒子位置根據權重進行加權平均，得到跟蹤目標的估計位置；(4)對估計位置進行穩定性比較計算，得到跟蹤目標的新位置，進行輸出；(5)在t+1時刻，返回步驟(1)，進行循環操作。
2.如權利要求1所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其特徵在於粒子樣本的個數N 取 100。
3.如權利要求1所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其特徵在於步驟(2)中對新 採樣的N個粒子進行概率重新分布的方法如下St-I時刻跟蹤目標的運動速度為Δχ Δν vecx =-^vecy =-Z-vecunitperpixelvecunitperpixel其中，M和Ay分別表示t-i時刻跟蹤目標的位置偏移；通過下面公式得到t時刻每個 粒子的新位置x't - x\_\ + r; χ vectx χ vecunitperpixel + r/ χ H1t λy't = + r; χ vecty χ vecunitperpixel + r; χ其中，<為高斯隨機數，代『.為粒子的寬，為粒子高，vecunitperpixel表示每個像素 的運動單位。
4.如權利要求3所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其特徵在於步驟(3)中得到 跟蹤目標估計位置的計算公式如下其中，f為歸一化係數/ = ，Wi表示每個粒子權重。/=I
5.如權利要求1或2或3或4所述的改善粒子濾波跟蹤效果的方法，其特徵在於步 驟(4)中對估計位置進行穩定性比較計算的具體方法如下在計算出來的跟蹤目標估計位 置後，與輸入的t-Ι時刻初始位置周圍3*3像素矩形範圍，形成10個搜索位置，在其中找一 個新位置，它與上一幀t-Ι時刻目標區域灰度差的平方和(SSD)為最小，用這個新位置作為 輸出結果。
全文摘要
本發明屬於視頻以及圖像處理技術，具體涉及一種改善粒子濾波跟蹤效果的方法。該方法通過計算出t-1時刻的跟蹤目標運動速度，對t時刻粒子進行概率重新分布，保證了粒子能夠收斂到最佳位置；將粒子跟蹤結果位置與以t-1時刻輸入位置為中心的一個區域進行灰度差的平方和比較，將灰度差的平方和最小位置作為跟蹤目標新位置的輸出結果，保證了跟蹤的穩定，克服了傳統方法在目標跟蹤時造成的跟蹤結果左右或上下晃動的缺陷。
文檔編號G06T7/20GK101923716SQ20091008632
公開日2010年12月22日 申請日期2009年6月10日 優先權日2009年6月10日
發明者劉鐵華, 孫季川, 見良, 鄭鵬程 申請人:新奧特(北京)視頻技術有限公司