基于Camshift算法的神经丝蛋白自动跟踪

神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大。为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的Camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪。利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权。通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具体位置。鉴于神经丝蛋白的特殊性,还对比分析了其他两种概率预测类算法的跟踪效果。实验结果表明,此方法能够快速稳定跟踪神经丝蛋白,为神经丝蛋白质的医学研究提供了新的途径。