基于NCC匹配的Camshift目标跟踪算法

郑朝晖

(武汉铁路职业技术学院公共课部, 武汉430205)

摘要：目标跟踪一直以来都是机器视觉的热点问题，通常目标跟踪主要是通过寻找上下帧的相似特征来确定目标位置。Camshift算法在目标跟踪过程中一般利用的是目标的颜色信息，但在目标受到类似颜色干扰时容易跟踪失败，而NCC算法能够利用目标的结构特征。提出了一种结合Camshift与NCC的跟踪算法，使用Camshift对目标位置进行定位，同时在定位区域利用缩放比例进行NCC匹配得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的，对比当前传统跟踪算法其跟踪性能有着显著的提高。

关键词：Camshift;NCC;目标跟踪

文章编号：1673-1549(2015)04-0037-04

DOI:10.11863/j.suse.2015.04.08

收稿日期:2015-05-27

基金项目:武汉铁路职业技术学院院级课题

作者简介:郑朝晖(1985-)，男，湖北黄冈人，讲师，硕士，主要从事数字图像处理与模式识别方面的研究，(E-mail)zhengzhaohui@sina．cn

中图分类号：TP391.4

文献标志码：A

引言

目标跟踪在机器视觉中一直是一个热门课题。目前有很多的目标跟踪方法，但是它们都有各自的优点和缺点。而目标跟踪的关键在于目标特征提取的合理性和识别目标的准确性，同时要考虑算法的时间，确保实时性。Camshift算法[1-2]是一种有效的目标跟踪算法，它是MeanShift跟踪方法的改进。该算法通过使用梯度优化方法来完成目标定位，对目标的旋转、变形等变化有较好的适应能力，同时算法的运算速度快。Camshift算法对单一色调的目标及背景和目标颜色不同的情况跟踪效果显著，但是当周围环境存在颜色干扰时，只使用Camshift算法容易丢失目标。……