一种基于傅立叶描述子的彩色移动目标的识别与跟踪方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及目标识别与跟踪技术，特别涉及一种基于傅立叶描述子的彩色运动目 标的识别与跟踪方法。该方法在小区视频监控、交通车辆监控等领域中有着广泛的应用前 景。
【背景技术】
[0002] 运动物体的检测与跟踪是视频处理的关键技术.对于背景固定的视频来说，目标 的跟踪相对来说，比较容易。但是对于背景是变化的，也就是视频设备在不停地移动时， 如车载视频，目标跟踪就显得困难多了！当跟踪的对象被遮挡时，许多目标跟踪算法就无 能为力了，如基于均值偏移的目标跟踪算法（Vojir, Tomas ;Noskova, Jana ;Matas, Jiri. Robust scale-adaptive mean-shift for tracking[J]. PATTERN RECOGNITION LETTERS, vol 49, 2014, 250-258)、基于目标的二维网格模型跟踪算法（Alhmbasak Y, Tckalp A M. Occkysion-adaptive content-based 2D mesh design and forward tracking[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 1997, 6(9): 1270-1280)、基于特征点（关键点） 足艮踪的算 '法(Peng, Chen ；Chen, Qian ；Qian, ffei-xian. Eigenspace-Based Tracking for Feature Points[J].0PTICAL REVIEW,2014，vol.21(3)，PP:304-312，）等等。许多目标跟 踪算法只在跟踪对象发生平移时，才能准确跟踪，当跟踪的目标发生旋转时，就不能准确跟 踪了，如：Liu C Y 等人在文中(Liu C Y, Yung N. Scale-adaptive spatial appearance frature density approximation for object tracking[J]. IEEE Transactons on Intelligent Transportation Systems, 2011, 12(1) :284_290)所提的算法。另外当跟踪 的对象的尺度发生变化时，跟踪效果就会变差，如文章（Wang Changjun,Zhu Shanan. Mean Shift based targets'rotation and translation tracking[J]. Journal of Image and Graphics, 2007, 12 (8) : 1367-1371)所提的算法。
[0003] 针对上述算法，也就是当跟踪对象被遮挡，尺度发生变化，角度发生变化时，跟 踪效果变差的情况，本专利提出了一种基于对象颜色的RGB值及其形状的傅立叶描述子 [8,9]进行跟踪的算法。该算法根据所要跟踪的目标的颜色RGB值，分别提取各帧中，与目 标颜色RGB值相同的对象，再将这些对象的形状傅立叶描述子与归一化后的目标对象的形 状傅立叶描述子进行比较，从而达到目标跟踪的目的。该算法能有效地解决对象被遮拦，以 及跟踪过程中的尺度和旋转问题。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种移动目标识别与跟踪的方法，该方法利用移动目标的颜 色及其形状傅立叶描述子这两大特征，实现目标识别与跟踪的。为了达到上述目的，本发明 采用如下技术方案：一种基于傅立描述子的彩色移动目标的识别与跟踪的方法，该方法分 为两大部分，每一部分的主要步骤可描述如下： 第一部分：指定颜色的目标对象的傅立叶描述子提取 步骤1 :确定所要跟踪的目标对象的颜色RGB值（RValue，GValue，BValue); 步骤2 :在视频的第一帧中，根据公式Image = (DiffR < T)&(DiffG < T)&(DiffB < T)，其中 DiffR = |fR(x，y)_ValueR|，DifTG = |fG(x，y)_ValueG|，DifTB = |fB(x， y)-ValueB|，T为阈值，fR(x，y)，fs(x，y)，fB(x，y)分别为帧图像的红、绿、蓝通道。这样便 可得到一个二值图像，其包含的对象的颜色与指定颜色相同，也就是说，将所有与指定颜色 相同的对象提取出来； 步骤3:对步骤2所提取的对象的空洞进行填充之后，利用公式ObjectSize< a或者 ObjectSize > 0 (a < 0)，其中ObjectSize目标对象的大小，将非指定目标从图像中删 除，这样便可得到只有指定目标对象的二值图像； 步骤4:利用边缘提取算法（如Canny算法），获取指定目标的边缘曲线，并进一步获取 指定目标对象边界曲线上个离散点序列{(Xl，yj :i =〇，1，2, ...，N-1}，并以复数的形式 表不； 步骤5 :利用公j
获得指定目标对象 的傅立叶描述子F(k); 步骤6 :利用公￥
,得到归一化的指定目标对象 的傅立叶描述子NormF (k); 第二部分：移动目标跟踪 步骤1:利用第一部分中的步骤1，2中的方法，将第j(j多2)帧中所有与目标对象具 有相同颜色的对象提取出来； 步骤2 :利用第一部分中的步骤4,5,6,得到各提取对象的归一化傅立叶描述子{Norm Fh(k)h = 1，2,3, ? ? ? }; 步骤3:利用公式
，度量目标对象的 NormF(k)与第 j(j 彡 2)帧中各{Norm Fh(k)h= 1，2,3, ???}相似性差异{Dh(0bject， Objecth) :h = 1，2, 3, ? ? ? }; 步骤4:与目标对象傅立叶的相似性差异最小的对象，就是所要跟踪的指定的目标对 象。
[0005] 本发明的优点如下： (1) 本发明能在不同颜色的移动目标群中，锁定指定颜色的移动目标； (2) 本发明能目标形状相似的情况下，精确识别并跟踪指定目标； (3) 本发明能用来识别和跟踪多个指定的目标。
【附图说明】 图1原始图像； 图2与指定颜色相同的所有对象； 图3填充后的图像； 图4提取的指定目标对象； 图5指定目标对象的形状边缘； 图6单目标跟踪中不同帧中所提取的对象； 图7针对不同帧的单目标跟踪结果； 图8多目标跟踪中不同帧中所提取的对象； 图9针对不同帧的多目标跟踪结果； 图10目标对象（球）与第j (j多2)帧中各