马洪涛 吴赛敏

摘 要：针对传统的CAMShift算法跟踪目标丢失的问题，提出一种基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。为验证改进后算法，可用安装摄像头的农田作业设备采集图像，并对图像中的特定目标进行跟踪。该算法用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置，统计候选目标的直方图并进行反向投影，将得到的色彩概率分布图跟踪特定目标的特征。实验表明，改进后的算法在目标快速运动的情况下仍然取得较好的跟踪效果，具有较好的稳定性。

关键词：CAMShift算法;Kalman滤波器;特定目标跟踪;色彩概率分布图

Abstract：Aiming at the problem of tracking target loss by the traditional CAMShift algorithm，a Kalman filtering based CAMShift target tracking algorithm is proposed.To validate the improved algorithm，images can be acquired using a farmland-mounted farm equipment and tracking specific targets in the image.The algorithm uses the Kalman filter to predict the position of a specific target in the next frame，counts the histogram of the candidate target and performs back projection，and traces the obtained color probability distribution map to the characteristics of the specific target.Experiments show that the improved algorithm still achieves better tracking effect in the case of fast target motion and has better stability.

Key words：CAMShift algorithm;Kalman filter;specific target tracking;color probability distribution map

目標跟踪是计算机视觉领域发展较快的方向。近些年，Meanshift算法在目标跟踪方面应用广泛，但也有不足之处，它无法对目标模型进行更新。为解决该算法无自适应问题，Bradski在Meanshift算法的基础上提出基于颜色概率信息的CAMShift算法，它运行效率较高，但目标运动较快时，跟踪出现较大偏差，甚至丢失目标。为解决此问题，Huang等人提出采用Kalman滤波器对当前帧中特定目标位置进行预测，减少了传统CAMShift算法的计算量。

针对上述问题，提出一种结合Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法的改进方案。该算法采用Kalman滤波预测下一帧图像中特定目标的位置，统计候选目标的直方图并进行反向投影得到色彩概率分布图，将其作为CAMShift算法的输入图像判定特定目标区域，并将当前帧中的特定目标的位置信息更新给Kalman滤波。

1 CAMShift目标跟踪算法

CAMShift算法：CAMShift是一种自适应算法，根据特定目标的尺度变化不断调整搜索窗大小，[1]实现自适应控制功能。……