基于局部纹理差异性算子的高原鼠兔目标跟踪

针对自然生境环境下高原鼠兔目标跟踪中目标与背景颜色相近的问题,提出了一种基于局部纹理差异性算子的高原鼠兔目标跟踪方法。构造了一种新的视觉描述子,称作局部纹理差异性算子LTDC,用来体现目标和背景之间的细微差异性。把该LTDC算子与颜色信息相结合来表征目标模型,并把该目标模型嵌入Meanshift跟踪框架中对高原鼠兔进行跟踪。实验结果表明,所提出的目标表征方法与FLBP目标表征方法相比,具有较强的目标与背景区别能力,在目标和背景颜色相近的场景中,能够较为准确地实现高原鼠兔目标的定位。且所提出的目标表征方法的Meanshift平均迭代次数是FLBP目标表征方法的79.04%,减少了20.96%。跟踪平均总时间是FLBP目标表征方法的82.35%,平均降低了17.65%。同时所提出方法的平均跟踪速度是FLBP目标表征方法的1.22倍。

基于纹理颜色模型的高原鼠兔突变运动跟踪

针对自然生境环境下高原鼠兔跟踪中,鼠兔毛色呈保护色与背景颜色相近以及运动随机的问题,构造了一种局部纹理差异性算子LTDC(local ternary difference count),来表征目标和背景之间的细微差异性,弥补了采用单一LTC(local ternary count)算子的不足。通过运动信息来判断鼠兔的运动模式,不同的模式采用不同的采样跟踪策略。把所构造的LTDC算子与R(red)G(green)B(blue)颜色信息相结合来表示目标,并把该目标表示模型引入到运动信息引导的高原鼠兔跟踪方法中。通过对采集的秋冬季节高原鼠兔视频图像进行测试,分析跟踪的成功率和误差,得到的LTDC纹理颜色模型的目标表示方法在鼠兔发生突变运动时,由于采用了运动信息引导的采样跟踪方式,能够有效地捕获突变目标,跟踪成功率达到97.93%。在鼠兔发生平滑运动时,尽管目标与背景颜色相近,依然能够稳定地跟踪目标,跟踪误差较小,误差波动范围也较小,误差均值为19.56,误差方差为74.24。试验结果表明:所提出的跟踪方法具有较强的目标与背景区分能力,在目标和背景颜色相近、运动复杂的场景中,能够较为准确地实现高原鼠兔目标的定位。