结合卡尔曼滤波器的改进均值漂移算法

摘要

在均值漂移框架下,采用帧差法检测运动目标,获取运动信息,同时提取目标参考模型的颜色特征和边缘方向特征,分别计算Bhattacharrya系数,根据Bhattacharrya系数以及前一帧的特征权值进行颜色特征、运动特征和边缘方向特征的自适应加权.此外,根据一定的策略实时更新目标参考模型,以适应运动目标的外观变化.由于结合了三种互补性较强的特征,该均值漂移算法能很好地适应相似的背景颜色干扰、光线变化、目标旋转、突然加速以及尺度变化等复杂视频场景.为了处理目标发生遮挡的情形,将改进的均值漂移算法与卡尔曼滤波器进行有效结合.当目标大部分甚至全部被障碍物遮挡时,仍可以进行稳定的目标跟踪.