[发明专利]一种基于距离加权直方图的Mean-Shift跟踪算法

摘要

本发明公开了一种基于距离加权直方图的Mean‑Shift跟踪算法，属于无人机导航领域。此算法可以实时、准确、稳定的对视频中的运动物体进行跟踪。和经典的Mean‑Shift算法相比在处理时间上略有增加，但依然能满足实时性的要求，且当目标快速运动时，改进算法仍然能准确的跟踪，大大优于经典的跟踪算法。下一步的研究重点是如何自动的选取核函数的窗宽，使跟踪框能随着目标大小的变化自动调整。

主权项

一种基于距离加权直方图的Mean‑Shift跟踪算法，其特征在于，包括如下步骤：颜色直方图是用来统计图像或图像的某个区域中每个颜色级的分布情况的；为了增强算法的鲁棒性,以及与Mean‑Shift算法巧妙地结合，在描述目标区域的直方图时,采用带有空间位置信息的加权直方图描述；为了减少光照强度的影响，满足Mean‑Shift算法实时性的要求，将颜色空间从RBG转换到HSV颜色空间，然后放弃亮度分量（V）与饱和度分量（S）在计算颜色加权直方图时，只计算其色度分量（H）；用鼠标选定一个选框，将目标选定在选框内，那么目标在二维的图像平面里对应的就是一个矩形区域；设矩形的宽与长分别为,矩形右下角的坐标为；基于距离目标形心加权直方图算法的基本思想是：在计算直方图时，给每个点赋予一定的权值,权值的大小为此点到中心点坐标的距离的平方。