基于方向能量的参数轮廓目标跟踪算法

"参数轮廓模型的目标跟踪是一种跟踪技术，旨在减少背景噪声和不相干边缘的影响。这种方法基于方向能量的边缘选择策略，结合边缘检测和前一帧的预测轮廓构建能量函数，通过最小化该函数来追踪目标轮廓。该模型能够同时适应目标轮廓的变化并保持形状稳定性。实验显示，这种方法在复杂背景下能有效地跟踪目标轮廓。" 本文由孙晓云、王书朋和郑棋等人发表在《西安科技大学学报》2010年第1期，探讨了目标跟踪中的一个重要问题——如何在跟踪过程中克服噪声和无关边缘的干扰。作者提出了一个创新的解决方案，即基于参数轮廓模型的跟踪算法。此模型使用离散点来表示目标轮廓，利用边缘信息作为跟踪特征，确保了计算的简便性。 在跟踪过程中，图像序列中的噪声和背景元素会干扰边缘检测，导致跟踪不准确。为解决这个问题，文献中提到了一种利用目标运动信息排除背景边缘的方法，并结合分水岭算法追踪目标。然而，非参数轮廓模型在处理复杂的背景边缘时仍存在困难，可能会残留许多不相干的边缘点，影响跟踪精度。 为改善这一情况，作者提出了一种新的参数化轮廓跟踪方法。他们引入了基于最陡下降法的轮廓演化方程，并在其中加入了弹性力，使轮廓在预测轮廓附近主要依赖于边缘检测结果，而在远离预测轮廓的地方则有更强的力来保持目标形状的稳定。此外，他们还设计了一种目标边缘检测策略，依据前一帧轮廓的方向，选择预测轮廓法线方向上具有最强边缘特征的点作为跟踪目标，从而提高了跟踪的准确性。 这项工作为目标跟踪领域提供了一种有效的解决方案，特别是在处理复杂背景和噪声的情况下，能够实现准确的轮廓跟踪。通过结合预测轮廓、边缘检测和方向能量，该方法成功地减少了不相干边缘的影响，保持了目标形状的稳定性，对于视频编码、智能机器人、人机接口和视频监控等应用具有重要的理论和实践价值。