抵抗强阴影干扰的运动车辆跟踪方法转让专利
申请号 : CN201811396414.5
文献号 : CN110111355A
文献日 : 2019-08-09
发明人 : 宋传鸣 , 洪旭 , 王相海 , 刘丹
申请人 : 辽宁师范大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种抵抗强阴影干扰的运动车辆跟踪方法,其特征在于按照如下步骤进行:步骤1. 输入一个含有阴影的交通监控视频VI;
步骤2. 从VI中读入一个尺寸为 像素的、未处理的视频帧F,将其从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间;
步骤3. 对视频帧F的H通道及V通道分别进行2级非下采样剪切波变换,各个尺度下的方向子带个数均为4;
步骤4. 计算H通道和V通道的最低频子带系数的均值 ,其中,上标 表示颜色通道且;
步骤5. 计算H通道和V通道的不同尺度、不同方向子带中高频系数的标准差 ,其中,下标 表示尺度且 ,下标 表示方向且 ;
步骤6. 根据公式(1)的定义,计算最低频子带的二值掩码 : (1)所述 表示在颜色通道 的最低频子带中位于坐标 处的变换系数,表示该变换系数所对应的二值掩码, , ;
步骤7. 根据公式(2)的定义,计算各个高频方向子带的二值掩码 : (2)所述 表示颜色通道 的第 个尺度下、第 个方向子带中,位于坐标 处的变换系数, 表示该变换系数所对应的二值掩码;
步骤8. 根据公式(3)的定义,为尺度1下的所有子带计算一个加权掩码: (3)
所述 表示颜色通道 在尺度1下、第 个方向子带中,位于坐标 处的加权掩码;
步骤9. 根据公式(4)的定义,为尺度2下的所有子带计算一个加权掩码: (4)
所述 表示颜色通道 在尺度2下、第 个方向子带中,位于坐标 处的加权掩码;
步骤10. 根据多尺度变换系数的零树分布特性,利用粗尺度的加权掩码 校正较细尺度的加权掩码 :若粗尺度的加权掩码 在坐标 处的值为0,则将细尺度的加权掩码 在坐标 处的值也设置为0;
步骤11. 根据公式(5)的定义,将尺度1和尺度2下的加权掩码进行线性组合,得到两个尺度下的统一掩码 : (5)步骤12. 根据公式(6)的定义,将H通道和V通道的统一掩码进行线性组合,得到两个颜色通道的公共掩码 : (6)所述 和 分别表示H通道和V通道在坐标 处的统一掩码;
步骤13. 利用最小二乘拟合方法计算H、V两个颜色通道的公共掩码 的自适应分割阈值;
步骤13.1 以0.1为区间长度,将 的值等分成10个区间: 、 、 、、 、 、 、 、 、 ,并统计 的值处于各区间的频率 ,所述 ,从而建立 的直方图;
步骤13.2 令 ;
步骤13.3 根据公式(7)公式(9)的定义,计算以 作为全局阈值将 的各~个像素划分为前景像素或背景像素的信息熵: (7) (8) (9)
步骤13.4 令 ,若 ,则转入步骤13.5,否则返回步骤13.3;
步骤13.5 根据公式(10)的定义,利用最小二乘法和一元2次方程拟合最佳全局分割阈值 的信息熵曲线,得到该方程的3个系数 、 和 : (10)所述 、 和 分别表示一元2次方程的2次项系数、1次项系数和常数项;
步骤13.6 令 作为全局阈值,并根据公式(11)的定义,将公共掩码进行阈值化,得到二值公共掩码 :
(11)步骤14. 以投票方式确定运动车辆区域的二值掩码 ;
步骤14.1 利用最大类间方差法将视频帧F的H通道及V通道分别进行阈值化,得到两个通道的二值掩码 和 ;
步骤14.2 根据公式(12)的定义,计算二值掩码 : (12)
步骤15. 利用结构元素 对 进行形态学膨胀运算,得到二值掩码 ;
步骤16. 根据公式(13),将二值掩码 与视频帧F相乘,提取出运动车辆的候选区域: (13)所述 表示输出视频帧O中位于坐标 处的像素值, 表示视频帧F中位于坐标 处的像素值;
步骤17. 将视频帧 输入到均值漂移Meanshift算法,在运动车辆的候选区域中进行车辆跟踪,从而得到目标车辆在视频帧中的位置信息;
步骤18. 若VI的全部视频帧均已处理完毕,则输出目标车辆在各视频帧中的位置信息,算法结束;否则,返回步骤2。
说明书 :
抵抗强阴影干扰的运动车辆跟踪方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤2. 从VI中读入一个尺寸为 像素的、未处理的视频帧F,将其从RGB颜色空
间转换到HSV颜色空间;
步骤3. 对视频帧F的H通道及V通道分别进行2级非下采样剪切波变换,各个尺度下的方向子带个数均为4;
步骤4. 计算H通道和V通道的最低频子带系数的均值 ,其中,上标 表示颜色通道且 ;
步骤5. 计算H通道和V通道的不同尺度、不同方向子带中高频系数的标准差 ,其中,下标 表示尺度且 ,下标 表示方向且 ;
步骤6. 根据公式 的定义,计算最低频子带的二值掩码 :
所述 表示在颜色通道 的最低频子带中位于坐标 处的变换系数,
表示该变换系数所对应的二值掩码, , ;
步骤7. 根据公式 的定义,计算各个高频方向子带的二值掩码 :
所述 表示颜色通道 的第 个尺度下、第个方向子带中,位于坐标 处的变换
系数, 表示该变换系数所对应的二值掩码;
步骤8. 根据公式 的定义,为尺度1下的所有子带计算一个加权掩码:
(3)
所述 表示颜色通道 在尺度1下、第个方向子带中,位于坐标 处的加权掩
码;
步骤9. 根据公式 的定义,为尺度2下的所有子带计算一个加权掩码:
所述 表示颜色通道 在尺度2下、第 个方向子带中,位于坐标 处的加权掩
码;
步骤10. 根据多尺度变换系数的零树分布特性,利用粗尺度的加权掩码 校正
较细尺度的加权掩码 :若粗尺度的加权掩码 在坐标 处的值为0,则将细
尺度的加权掩码 在坐标 处的值也设置为0;
步骤11. 根据公式 的定义,将尺度1和尺度2下的加权掩码进行线性组合,得到两个尺度下的统一掩码 :
步骤12. 根据公式 的定义,将H通道和V通道的统一掩码进行线性组合,得到两个颜色通道的公共掩码 :
所述 和 分别表示H通道和V通道在坐标 处的统一掩码;
步骤13. 利用最小二乘拟合方法计算H、V两个颜色通道的公共掩码 的自适应
分割阈值;
步骤13.1 以0.1为区间长度,将 的值等分成10个区间: 、 、 、
、 、 、 、 、 、 ,并统计 的值处于各区间的
频率 ,所述 ,从而建立 的直方图;
步骤13.2 令 ;
步骤13.3 根据公式 公式 的定义,计算以 作为全局阈值将 的各个像
~
素划分为前景像素或背景像素的信息熵:
步骤13.4 令 ,若 ,则转入步骤13.5,否则返回步骤13.3;
步骤13.5 根据公式 的定义,利用最小二乘法和一元2次方程拟合最佳全局分割阈值 的信息熵曲线,得到该方程的3个系数 、 和 :
所述 、 和 分别表示一元2次方程的2次项系数、1次项系数和常数项;
步骤13.6 令 作为全局阈值,并根据公式 的定义,将公共掩码
进行阈值化,得到二值公共掩码 :
步骤14. 以投票方式确定运动车辆区域的二值掩码 ;
步骤14.1 利用最大类间方差法将视频帧F的H通道及V通道分别进行阈值化,得到两个通道的二值掩码 和 ;
步骤14.2 根据公式 的定义,计算二值掩码 :
步骤15. 利用结构元素 对 进行形态学膨胀运算,得到二值掩码
;
步骤16. 根据公式 ,将二值掩码 与视频帧F相乘,提取出运动车辆的候选
区域:
所述 表示输出视频帧O中位于坐标 处的像素值, 表示视频帧F中位于坐
标 处的像素值;
步骤17. 将视频帧 输入到均值漂移Meanshift算法,在运动车辆的候选区域中进
行车辆跟踪,从而得到目标车辆在视频帧中的位置信息;
步骤18. 若VI的全部视频帧均已处理完毕,则输出目标车辆在各视频帧中的位置信息,算法结束;否则,返回步骤2。
附图说明
具体实施方式
步骤2. 从VI中读入一个尺寸为 像素的、未处理的视频帧F,将其从RGB颜色空
间转换到HSV颜色空间;
步骤3. 对视频帧F的H通道及V通道分别进行2级非下采样剪切波变换,各个尺度下的方向子带个数均为4;
步骤4. 计算H通道和V通道的最低频子带系数的均值 ,其中,上标 表示颜色通道且 ;
步骤5. 计算H通道和V通道的不同尺度、不同方向子带中高频系数的标准差 ,其中,下标 表示尺度且 ,下标 表示方向且 ;
步骤6. 根据公式 的定义,计算最低频子带的二值掩码 :
所述 表示在颜色通道 的最低频子带中位于坐标 处的变换系数,
表示该变换系数所对应的二值掩码, , ;
步骤7. 根据公式 的定义,计算各个高频方向子带的二值掩码 :
所述 表示颜色通道 的第 个尺度下、第 个方向子带中,位于坐标 处的
变换系数, 表示该变换系数所对应的二值掩码;
步骤8. 根据公式 的定义,为尺度1下的所有子带计算一个加权掩码:
所述 表示颜色通道 在尺度1下、第 个方向子带中,位于坐标 处的加权
掩码;
步骤9. 根据公式 的定义,为尺度2下的所有子带计算一个加权掩码:
所述 表示颜色通道 在尺度2下、第 个方向子带中,位于坐标 处的加权
掩码;
步骤10. 根据多尺度变换系数的零树分布特性,利用粗尺度的加权掩码 校正
较细尺度的加权掩码 :若粗尺度的加权掩码 在坐标 处的值为0,则将细
尺度的加权掩码 在坐标 处的值也设置为0;
步骤11. 根据公式 的定义,将尺度1和尺度2下的加权掩码进行线性组合,得到两个尺度下的统一掩码 :
步骤12. 根据公式 的定义,将H通道和V通道的统一掩码进行线性组合,得到两个颜色通道的公共掩码 :
所述 和 分别表示H通道和V通道在坐标 处的统一掩码;
步骤13. 利用最小二乘拟合方法计算H、V两个颜色通道的公共掩码 的自适
应分割阈值;
步骤13.1 以0.1为区间长度,将 的值等分成10个区间: 、 、 、
、 、 、 、 、 、 ,并统计 的值处于各区间
的频率 ,所述 ,从而建立 的直方图;
步骤13.2 令 ;
步骤13.3 根据公式 公式 的定义,计算以 作为全局阈值将 的各
~
个像素划分为前景像素或背景像素的信息熵:
步骤13.4 令 ,若 ,则转入步骤13.5,否则返回步骤13.3;
步骤13.5 根据公式 的定义,利用最小二乘法和一元2次方程拟合最佳全局分割阈值 的信息熵曲线,得到该方程的3个系数 、 和 :
所述 、 和 分别表示一元2次方程的2次项系数、1次项系数和常数项;
步骤13.6 令 作为全局阈值,并根据公式 的定义,将公共掩码
进行阈值化,得到二值公共掩码 :
步骤14. 以投票方式确定运动车辆区域的二值掩码 ;
步骤14.1 利用最大类间方差法将视频帧F的H通道及V通道分别进行阈值化,得到两个通道的二值掩码 和 ;
步骤14.2 根据公式 的定义,计算二值掩码 :
步骤15. 利用结构元素 对 进行形态学膨胀运算,得到二值掩码
;
步骤16. 根据公式 ,将二值掩码 与视频帧F相乘,提取出运动车辆的候选区
域:
所述 表示输出视频帧O中位于坐标 处的像素值, 表示视频帧F中位
于坐标 处的像素值;
步骤17. 将视频帧 输入到均值漂移Meanshift算法,在运动车辆的候选区域中
进行车辆跟踪,从而得到目标车辆在视频帧中的位置信息;
步骤18. 若VI的全部视频帧均已处理完毕,则输出目标车辆在各视频帧中的位置信息,算法结束;否则,返回步骤2。