基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

危自福; 毕笃彦; 杨俭

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基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

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摘要

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大.为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法.该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪.实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响.

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来源
《计算机应用》 |2010年第6期|1568-1572|共5页
作者
危自福; 毕笃彦; 杨俭;
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作者单位

空军工程大学工程学院;

西安;

710038;

空军工程大学工程学院;

西安;

710038;

空军工程大学工程学院;

西安;

710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像处理; 灰度目标跟踪; Gabor-LBP模型; Mean-Shift;

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