基于Mean-Shift算子的多尺度视频跟踪算法研究

摘要：

为了提高靶场光测设备视频跟踪算法的稳定性、准确性以及抗干扰性,开发了基于Mean-Shift算子的多尺度视频跟踪算法,对该算法所采用的小波变换、小波包及Mean-Shift目标跟踪算法进行了研究.阐述了整个跟踪算法的原理及多分辨率图像选择依据;介绍了小波变换和小波包原理,说明了利用小波包将视频图像分解为多分辨率图像的方法:介绍了Mean-Shift算子的原理以及对目标特征进行归一化表示;最后说明了利用Mean-Shift算子对归一化目标的搜索区域进行预测的算法.实验结果表明,本算法跟踪过程平稳、准确,且抗干扰能力强,收敛速度快.试验数据表明,经过小波变换的Mean-Shift算法的收敛速度提高约66%,搜索准确性提高约34%.基本满足了靶场测量中对视频跟踪算法更高的要求.

关键词：视频跟踪、小波变换、小波包、Mean-Shift

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：134-139