[发明专利]基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法

摘要

基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法，涉及视频图像跟踪方法，本申请构建了双重的粒子滤波器，实现交替跟踪动态模型。一个在协方差矩阵黎曼流形上在线更新目标的表观。另一个在投影变换群上对目标的边界框参数进行跟踪。滤波参数的度量采用李代数及其切空间的转换关系。考虑到目标成像过程的实质是投影变换过程，本申请在构建基于粒子滤波的跟踪算法时，同时结合了协方差流形和投影变换群（SL(3)群）。该方法不仅对具有明显的几何形变的目标实现稳定的跟踪，而且能够在光照变化较大的情况下实现稳定的跟踪,该方法具有良好的有效性和鲁棒性。

主权项

1.基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：输入第一帧视频图像，手动确定图像的目标区域，投影变换群上的8维向量为跟踪边界形状的投影变换参数，t=1为当前时刻;步骤2：根据如下公式来预测, j=1,2….L. L为采样粒子数；v是状态由时刻t-1迁移到时刻t的速度向量；步骤3：利用如下公式构建协方差矩阵，计算与每一个相对应的图像块的协方差；对于一个给定的区域R，其大小为M×N，，是均值向量，，x,y 表示对应像素的横坐标，和纵坐标，和分别表示图像在x方向和y方向上的梯度值，为和的卷积；步骤4: 根据公式，计算每一个与系统t-1时刻跟踪到的区域协方差的对数-欧拉距离；步骤5：计算系统状态的协方差为得到系统的状态向量为：；步骤6：给定协方差流形的对应于t-3和t-2时刻的切向量和，根据产生L个的采样粒子，；步骤7：.对的每个采样 , 根据计算，然后计算每一个粒子的权值:,为系数；步骤8： 计算加权李群均值，输出t时刻跟踪到的目标的区域协方差；步骤9：输入下一帧视频图像，重复步骤2.直到跟踪过程结束。