改进MeanShift算法：自适应核窗宽的红外目标跟踪

"基于MeanShift的核窗宽自适应目标跟踪新算法" 本文主要探讨了在目标跟踪领域中，如何改进传统的MeanShift算法以解决对比度低、尺度变化的红外目标跟踪问题。MeanShift是一种非参数密度估计方法，常用于追踪目标，但其在处理复杂环境下的跟踪效果有限。作者提出了一种改进的MeanShift算法，以提高目标定位的准确性并增强跟踪的鲁棒性。 首先，为了更准确地定位目标，文章融合了灰度和纹理两种信息源。通过定义背景灰度和纹理的加权系数，算法能够更好地区分目标与背景，从而提高定位精度。这种方法考虑了目标的不同特性，增加了目标表示的丰富性。 其次，针对跟踪过程中的尺度变化问题，文中提出了一种基于背景和前景目标相似度的核窗宽选取算法。这个算法动态地自动选取窗口缩放比例，以适应目标尺度的变化，确保跟踪窗口始终与目标大小匹配。这种自适应的窗口选择策略提高了跟踪的灵活性，使得算法能够在目标尺寸变化时仍然保持良好的跟踪性能。 此外，为了强化目标特征描述，文章采用了二阶空间直方图来建模目标。在特定色彩空间中，统计像素分布，并用高斯分布模型表示，增强了算法对目标特征的捕获能力。同时，结合边缘检测和角点检测技术，选取目标特征点来估算目标的仿射模型，这有助于跟踪目标在多自由度变化下的位置。 实验结果表明，改进后的MeanShift算法在跟踪准确性和可靠性方面优于传统的MeanShift算法。该算法能有效地应对对比度低、尺度变化等挑战，对于目标跟踪任务具有较高的实用价值。 关键词: 目标跟踪；MeanShift算法；空间直方图；可变带宽 中图分类号: TP391; TN911.73 文献标识码: A 文章发表日期: 2008-03-24，修订日期: 2008-05-28 这篇研究工作提出了一个改进的MeanShift跟踪算法，通过引入灰度和纹理信息融合、自适应核窗宽选择以及增强的目标特征描述，提升了在复杂环境下对红外目标的跟踪效果。这对于监控、无人驾驶等需要精确目标跟踪的领域具有重要意义。