基于Retinex灰度增强和颜色信息的时空上下文跟踪算法

• 作者: 张红颖 胡文博
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 目标跟踪 时空上下文 光照变化 Retinex
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 2323-2329
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2017.16654

摘要

针对光照变化下图像局部或整体灰度剧烈变化而容易导致目标跟踪失败的问题,提出一种结合颜色信息和Retinex灰度增强的改进时空上下文算法.首先比较单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法,确定使用多尺度Retinex算法对图像进行灰度增强以减弱光照变化对图像灰度的影响;然后比较各种视觉模型的颜色特征,确定引入基于色相信息的目标模型,并将该模型与多尺度Retinex灰度增强模型相结合作为跟踪的目标模型.实验结果表明,文中算法比原算法在跟踪成功率上有较大提升,在Shaking场景下跟踪成功率为95%,比传统的时空上下文跟踪算法的跟踪成功率提高约24%;相比其他主流算法,该算法在平均跟踪成功率和跟踪精度上的表现也更高、更可靠.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红颖	中国民航大学电子信息与自动化学院	43	200	8.0	13.0
2	胡文博	中国民航大学电子信息与自动化学院	6	12	2.0	3.0