基于均值移位算法与彩色直方图算法的体育运动视频跟踪技术研究

随着体育竞技水平的提高,体育训练的要求也不断提高。为了适应这种现状,计算机视觉技术被应用到体育训练中,因为机器视觉比人眼有更好的准确性和记忆性,能够快速地捕捉运动目标,并且能够记录目标的各种运动数据。对体育运动视频中的非刚性目标进行跟踪,提出了基于均值移位算法与彩色直方图算法的跟踪方法,不仅能够对目标的位置进行有效的跟踪估计,同时对目标的形状也能很好地进行描绘,解决了体育运动视频中非刚性目标形状复杂不易跟踪的问题。给出了实例验证,表明所运用方法的有效性、自适应性。

基于均值移位的篮球轨迹跟踪算法

针对当前跟踪篮球轨迹时存在跟踪精度低、关联率低的问题,提出基于均值移位的篮球轨迹跟踪算法。通过自适应全变差模型消除篮球图像中存在的Gibbs伪影和高斯噪声,采用均值移位算法对篮球轨迹进行跟踪,确定候选区域,通过均值漂移向量对搜索中心进行更改,利用巴氏系数定位目标位置,实现篮球轨迹的跟踪。实验结果表明,该方法轨迹跟踪的准确率较好,x、y方向位移误差在0.1m以内,关联率达90%以上。

基于改进直方图映射和均值移位目标跟踪算法

提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法,根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表,索引号为颜色值,索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图,在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图;均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明,改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰,均值移位算法准确定位目标;系统能实时准确跟踪运动目标。