基于边缘自适应的Mean Shift目标跟踪方法

针对Mean Shift算法固定搜索核窗口存在局限性的问题,提出了一种基于边缘特性的Mean Shift搜索核半径自动调节的运动目标跟踪方法。在视频序列图像中,当目标远离、靠近摄像机时,会发生尺寸变小、变大的变化,导致固定核窗口的Mean Shift搜索算法得到的结果要么存在太多的背景噪声,要么没有包含完整的目标特征,从而使跟踪效果变差。利用边缘检测求出以目标为中心,略大于Mean Shift核半径区域的二值图像,根据二值图像的形心,用逐步缩小的圆去逼近目标的办法求出适合真实目标的Mean Shift核窗口半径,达到核函数半径自适应目标的目的。实验结果表明,根据边缘特性自动调节Mean Shi