基于粒子濾波的圖像跟蹤算法研究.pdf

1、以探測搜索、捕獲跟蹤、激光瞄準為技術依托的機載光電穩(wěn)定跟蹤系統已成為發(fā)展新一代光電裝備的戰(zhàn)略基點之一，對于國防安全、社會穩(wěn)定、現代化生產和生活有著非常重要的意義。在機載光電穩(wěn)定跟蹤系統中，圖像跟蹤是一個關鍵技術，直接決定了跟蹤系統的性能。同時，圖像跟蹤也是計算機視覺領域的一個熱點研究問題，在視覺監(jiān)控、人機互動、機器人導航等領域有著廣泛的應用。 圖像跟蹤方法大致可分為兩大類：概率跟蹤方法和確定性跟蹤方法。概率跟蹤方法由于跟蹤性能穩(wěn)

2、定、可靠，已成為圖像跟蹤的主流方法，卡爾曼濾波和粒子濾波是這類方法的典型代表?？柭鼮V波對系統模型和后驗分布有嚴格限制，只能處理線性、高斯、單模態(tài)的情況，而在圖像跟蹤應用中，后驗概率的分布往往是非線性、非高斯、多模態(tài)的，因此卡爾曼濾波的應用受到一定的限制。與卡爾曼濾波不同，粒子濾波對于系統模型沒有特殊要求，而且能夠保持狀態(tài)的多模態(tài)分布，不易受雜波的影響，在跟蹤領域得到了很大發(fā)展。但常規(guī)粒子濾波跟蹤算法存在計算量大、采樣效率低等問題，而且

3、由于實際跟蹤場景的復雜性，給常規(guī)粒子濾波跟蹤算法提出了很大的挑戰(zhàn)。 為了提高粒子濾波跟蹤算法的魯棒性，進而為科學研究和工程應用提供理論和算法支持，針對粒子濾波跟蹤算法中存在的問題，本文提出了改進的粒子濾波跟蹤算法。改進工作主要從兩方面入手：一方面設計有效的采樣算法，使采樣粒子盡可能集中在目標附近，更好地描述目標狀態(tài)后驗概率，提高粒子濾波的采樣效率，減小計算量；另一個方面提高粒子濾波似然評價的區(qū)分性和精確性，設計了顏色和形狀雙重信

4、息融合的似然模型、自適應似然模型和混合似然模型，并且將這些似然模型結合到粒子濾波中實施跟蹤。具體的研究工作主要有： 第一，針對單一視覺信息在動態(tài)變化環(huán)境下描述目標不夠充分、跟蹤目標不夠穩(wěn)定的缺點，設計了一種基于粒子濾波框架的自適應信息融合跟蹤算法，研究中利用顏色和形狀雙重信息描述目標，通過民主融合策略將兩種信息融合在一起，使得跟蹤算法能根據當前跟蹤形勢自適應調整兩種信息的權重，實現信息間的優(yōu)勢互補。由于這種算法能夠始終利用對當前

5、跟蹤場景穩(wěn)定的信息跟蹤目標，解決了動態(tài)變化場景下單一信息跟蹤失效的問題。在設計粒子濾波跟蹤算法時，利用自適應信息融合策略構建似然模型，提高了粒子濾波跟蹤算法在復雜場景下的穩(wěn)健性。實驗結果表明，自適應信息融合跟蹤算法在目標平動、轉動、部分遮擋等情形下都能成功地跟蹤目標。當跟蹤場景中出現顏色相似目標時，采用多塊顏色模型能夠很好的區(qū)分目標，解決了相似目標沖突問題。 第二，針對粒子濾波采樣效率低，計算量大的問題，提出了兩種改進的粒子濾波

6、跟蹤算法：輔助核粒子濾波跟蹤算法和層次采樣跟蹤算法。輔助核粒子濾波算法首先采用輔助粒子濾波采樣粒子，然后利用均值偏移移動粒子到后驗密度模式處。與粒子濾波和核粒子濾波相比，輔助核粒子濾波算法在采樣時充分考慮觀測值，解決了粒子濾波和核粒子濾波采樣時由于沒有利用觀測值而造成粒子不能完全覆蓋在目標位置附近的問題；輔助核粒子濾波算法減少了均值偏移迭代次數，與核粒子濾波相比，降低了計算量，同時跟蹤性能還可能更高。層次式采樣策略在采樣粒子時，既強調了

7、粒子的集中性又考慮粒子的多樣性，所得粒子集能更好地表達后驗概率密度，對于目標發(fā)生突然快速運動的情況，其跟蹤性能優(yōu)于粒子濾波和核粒子濾波。實驗表明，本文提出的兩種跟蹤算法在目標快速運動、平動、轉動、遮擋、復雜背景下均能較好地跟蹤目標。 第三，為了反映跟蹤過程中目標表觀的變化，提高跟蹤算法在動態(tài)場景下的適應性和穩(wěn)健性，提出了一種基于自適應表觀模型的跟蹤算法。利用遞增核密度近似方法在線更新灰度表觀模型，方便了跟蹤算法的實時處理。在實施

8、跟蹤算法時，采用自適應表觀模型設計粒子濾波的似然模型。另外，采用遮擋處理策略減少異常像素對狀態(tài)估計的影響。實驗結果表明，與同定表觀模型跟蹤算法相比，基于自適應表觀模型的跟蹤算法在光照變化、姿態(tài)變化、表情變化以及部分或完全遮擋等情形下，均具有較好的跟蹤效果。 第四，針對跟蹤場景的復雜性，為了使跟蹤算法能“辨別”目標，提高跟蹤算法區(qū)分目標和背景的能力，提出了一種混合表觀模型跟蹤算法?；旌媳碛^模型由固定表觀模型、快速變化表觀模型和特征

9、基表觀模型組成，能充分反映目標表觀變化。其中特征基表觀模型通過加權遞增主成分分析方法在線更新，獲得的特征基能更好地描述目標表觀，提高跟蹤算法“辨別”目標的能力。采用上述混合表觀模型設計粒子濾波似然模型，使跟蹤算法在復雜場景下更穩(wěn)定，更精確。另外，在整個跟蹤算法中，采用遮擋處理策略，進一步提高了跟蹤算法在遮擋發(fā)生時的有效性。實驗表明，所提算法在光照變化、姿態(tài)變化、部分遮擋、全部遮擋等環(huán)境下均能穩(wěn)定可靠地跟蹤目標，性能優(yōu)于利用單一表觀模型的