漂移系数优化颜色直方图的Mean Shift算法

2014，50（13）漂移系数优化颜色直方图的Mean Shift 算法

宋康康，陈恳，郭运艳

SONG Kangkang,CHEN Ken,GUO Yunyan

宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211

College of Information Science and Engineering ，Ningbo University,Ningbo,Zhejiang 315211,China

SONG Kangkang,CHEN Ken,GUO Yunyan.Mean Shift algorithm with shift coefficient refined color https://www.360docs.net/doc/fe13124738.html,puter Engineering and Applications,2014,50（13）：173-177.

Abstract ：The conventional Mean Shift video target tracking algorithm based on color histogram is very sensitive to the interference of background noise,lead to the target location error.To address this problem,a weighted background algo-rithm based on shift coefficient is proposed.According to the shift coefficient given by each pixel in the kernel window,the proposed approach can reduce color feature amount making small contribution to mean shift in the color space,enhance the characteristic of the target,update the template promptly by restraining background interference and introduce new target cues.Experimental results show that the proposed method performs better than background weighted histogram algorithm with less iterations,and even more stable with the template update mechanism.

Key words ：shift coefficient;weighted histogram;Mean Shift algorithm

摘要：基于颜色直方图的传统Mean Shift 视频目标跟踪算法，容易受到背景信息的干扰而造成定位偏差。针对此问题，提出了一种基于漂移系数的加权颜色直方图算法。根据核窗口内每个像素提供系数的大小，抑制对漂移贡献小的颜色特征，从而增强目标特征的刻画，并通过抑制背景信息和引入新的目标信息来更新模板。实验结果表明，该算法定位跟踪效果优于背景直方图加权算法，并且迭代次数更少。采用模板更新后，跟踪性能更加稳定。关键词：漂移系数；加权直方图；Mean Shift 算法

文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1207-0128

1引言近年来，Mean-Shift 算法以其无参数、快速模式匹配的特性被广泛应用到目标跟踪领域[1-3]。经典Mean Shift 算法利用空间核加权颜色直方图作为模板，通过搜索局部巴氏系数最大值，实现目标跟踪定位。颜色直方图是对图像在颜色空间中分布的一种简单的非参数估计，描述了图像的全局统计特征，具有旋转和平移不变性，而且特征提取方便，因此常常作为特征模型广泛应用于图像检索和目标跟踪之中。另一方面颜色特征容易受光照条件变化的影响，因此利用颜色特征的Mean Shift 算法的一个挑战是如何提高跟踪的鲁棒性。为克服上述颜色直方图的弱点，许多学者提出了许多改进方法。例如，用背景像素与目标像素定义加权系数，以此计算空间直方图，实施目标跟踪定位，主要存在

的问题是如何鲁棒的区分背景与目标[4]。文献[5-6]利用目标颜色空间和纹理特征，构建边缘直方图，用以区分目标与背景信息，提升颜色直方图的鲁棒性。

利用加权求取颜色特征和边缘特征的巴氏系数，进行目标特征匹配和跟踪，弥补了单一颜色特征不稳定的弱点，但未涉及模板更新问题[7]。利用可见光和红外双通道做目标多特征信息融合，克服了可见光条件下，颜色直方图对光照条件敏感的问题，但是也进行模板更新[8]。采用目标先验知识创建了多个颜色直方图模板，增强了颜色直方图模板描述目标特征的能力，并能实时选取最

优模型，但是计算稍微复杂[9-10]。

上述研究者主要利用多特征或多模型来增强颜色基金项目：宁波市科技局自然科学基金（No.2010A610109）；宁波大学学校科研基金（理）（No.xkl11075）。

作者简介：宋康康（1986—），男，硕士，主要研究领域为视频目标跟踪，图像处理；陈恳（1962—），男，博士，副教授，主要研究领域为图像

与视频处理，智能控制；郭运艳（1987—），女，硕士，主要研究领域为视频目标跟踪，图像处理。E-mail ：boyadme@https://www.360docs.net/doc/fe13124738.html,

收稿日期：2012-07-12修回日期：2012-12-06文章编号：1002-8331（2014）13-0173-05

CNKI 网络优先出版：2012-12-20,https://www.360docs.net/doc/fe13124738.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20121220.1652.009.html Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用

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