基于质心跟踪框架的粒子滤波与均值漂移的细胞跟踪方法

摘要

本发明公开了基于质心跟踪框架的粒子滤波与均值漂移的细胞跟踪方法，主要解决现有细胞跟踪方法正确率低的问题。其过程为：对视频图像进行二值化分割，提取每个细胞的中心位置；对细胞进行质心跟踪，记录细胞的跟踪轨迹；将轨迹的起始和终止坐标分别记录起始坐标集合和终止坐标集合中，选择待跟踪细胞；采用粒子滤波对待跟踪细胞的轨迹进行一步预测，得到在下一帧图像中的预测坐标点；根据预测的坐标点，适时采用均值漂移方法，选择待跟踪细胞的后续跟踪轨迹；循环预测和选择步骤直到最后一帧图像，完成对所有细胞的跟踪。本发明较其它几种传统的跟踪方法，在跟踪效果及正确率方面都有提高，可用于医学显微视频图像中对运动细胞的分析。