一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

图像颜色特征提取基本知识

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究 指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。 关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。 针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

基于颜色直方图的图像检索(实验分析)

基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的

添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。

基于内容的图像检索_累加直方图算法

基于容的图像检索——累加直方图算法 摘要 随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题，灵活、高效、准确的图像检索策略是解决这一问题的关键技术之一。因此，基于容的图像检索已成为国外学者研究的主要热点问题，并取得了不少的成果。 本文主要对当今热门的基于容的图像检索技术进行了研究，重点对它的算法进行研究。在半年的时间里，通过查阅很多相关的资料，并认真学习了基于容的图像检索的基本理论，特别是深入研究了颜色直方图理论和累加直方图算法，最后在MATLAB平台下编程实现此系统，该系统可以实现基本图像检索的功能，根据用户输入的样本图像来与图像库中的图像进行特征匹配，然后找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 经过对该系统进行反复的调试运行后，该系统所实现的功能基本达到了设计目标，并且运行良好。当用户提供出所要查询的关键图后，系统就可以从用户提供的图像库中检索到与关键图相似的图片并排序返回给用户，达到了预期效果。 关键词：图像检索累加直方图颜色特征 MATLAB

目次 1 绪论 (1) 1.1 国外的研究现状 (1) 1.2 选题意义及本文研究的容 (3) 2 基于容的图像检索的简介 (4) 2.1 基于容的图像检索技术的概述 (4) 2.2 基于容的图像检索的关键技术 (5) 3 基于容的图像检索原理和特点 (6) 3.1 基于容的图像检索的原理及处理过程 (6) 3.2 基于容图像检索的特点 (8) 4 颜色特征理论 (8) 4.1 颜色模型 (9) 4.2 颜色特征提取 (10) 5 直方图理论 (12) 5.1 颜色直方图 (12) 5.2 直方图的矩 (13) 5.3 直方图均衡化算法 (14) 5.4 基于直方图的图像检索技术分析 (14) 6 累加直方图算法 (16) 6.1 累加直方图 (16) 6.2 算法实现 (18) 6.3 改进的局部累加直方图算法 (18)

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法 一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。 对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。 考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。 简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示 其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。 如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

c#灰度直方图算法及调用

颜色直方图 颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，它所描述的是不同色彩在整福图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适用于描述那些难以进行自动分割的图像 灰度直方图 灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。 灰度直方图的算法实现 大致步骤如下： 1.将图像转换成相同大小，以有利于计算出想象的直方图来 2.计算转化后的会度直方图 3.利用xx公式，得到直方图相似度的定量度量 4.输出这些不知道有用没用的相似度结果数据 代码实现 步骤1.将图像转化成相同大小，我们暂且转化成256×256吧 public static Bitmap Resize(string imageFile, string newImageFile) { Image img = Image.FromFile(imageFile); Bitmap imgOutput = new Bitmap(img, 256, 256); imgOutput.Save(newImageFile, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); imgOutput.Dispose(); return (Bitmap)Image.FromFile(newImageFile); } 解释一下：imageFile是原始图片的完整路径，newImageFile是强制转换大小后的256×256图片的路径，为了“赛”后可以看到我们转化出来的图片长啥样，所以我就把它保存到了本地了，以至于有了上面的代码 步骤2.计算图像的直方图 ///

/// 灰度直方图计算方法 ///

/// /// public static int[] GetHisogram(Bitmap img) { System.Drawing.Imaging.BitmapData data = img.LockBits(new System.Drawing.Rectangle(0, 0, img.Width, img.Height), System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb); int[] histogram = new int[256]; unsafe { byte* ptr = (byte*)data.Scan0; int remain = data.Stride - data.Width * 3;

关于颜色的几个算法

?流行色算法 流行色算法的基本思路是:对彩色图像中所有彩色出现的次数做统计分析，创建一个数组用于表示颜色和颜色出现频率的统计直方图。按出现频率递减的次序对该直方图数组排序后，直方图中的前256 种颜色就是图像中出现次放最多(频率最大) 的256 种颜色，将它们作为调色板的颜色。该算法用统计直方图来分析颜色出现的频率，因此且称为彩色直方图统计算法。图像中其他的颜色采用在RGB 颜色空间中的最小距离原则映射到与其邻近的256种调色板颜色上。流行色算法实现较简单，对颜色数量较小的图像可以产生较好的结果，但是该算法存在的主要缺陷是，图像中一些出现频率较低，但对人眼的视觉效挺明显的信息将丢失。比如，图像中存在的高亮度斑点，由于出现的次数少，很可能不能被算法选中，将被丢失。 ?中位切分算法 中位切分算法的基本思路是：在RGB 彩色空间中，R 、G 、B 三基色对所对应于空间的三个坐标轴，将每坐标轴部量化为0 - 255 。对应于最暗(黑) ，255 对应于最亮，这样就形成了一个边长为256 的彩色立方体。所有可能的颜色都对与立方体内的一个点; 将彩色方体切分成256个小立方体，每个立方体中都包含相同数量的在图像中出现的颜色点；取出每个小立方体的中心点，则这些点所表示的颜色就是我们所需要的最能代表图像颜色特征的256 种颜色。中位切分算法是PauJ Heckbert在80 年代初提出来的，现被广泛应用于图像处理领域。该算法的缺点是涉及复杂的排序工作，而且内存开销较大。 ?八叉树算法 1988 年，奥地利的M. Gervautz和W. Purgathofer 发表了一篇题为"A Simple Method for Color Quantization: Octree Quantization" 的论文，提出了种新的采用八义树数据结构的颜色量化算法，一般称为八叉树颜色量化算法。该算法的效率比中位切分算法高而且内存开销小。 八叉树颜色量化算法的基本思路是：将图像中使用的RGB 颜色值分布到层状的八叉树中。八叉树的深度可达九层，即根节点层加上分别表示8位的R、G 、B 值的每一位的八层节点。较低的节点层对应于较不重要的RGB 值的位(右边的位) ，因此，为了提高效率和节省内存，可以去掉最低部的2 ~ 3 层，这样不会对结果有太大的影响。叶节点编码存储像素的个数和R 、G 、B 颜色分量的值；而中间的节点组成了从最顶层到叶节点的路径。这是一种高效的存储方式，既可以存储图像中出现的颜色和其出现的次数，也不会浪费内存来存储图像中不出现的颜色。 扫描图像的所有像素，每遇到种新的颜色就将它放入八叉树中，并创建一个叶节点。图像扫描完后，如果叶子节点的数量大于调色板所需的颜色数时，就需要将有些叶子节点合并到其上一层节点中，并将该节点转化成叶节点，在其中存储颜色且其出现的次数。这样，减少叶节点的数量，直到叶节点的数量等于或小于调色板所需的颜色数。如果叶节点的数量小于或等于调色板所需的颜色数，则可以遍历八叉树，将叶子节点的颜色填入调色饭的颜色表

图像增强及距离测量

基于Matlab的图像距离测量及图像增强处理 1.图像对比度及亮度调整 原图经过图像对比度及亮度调整，处理后如图1所示（图片名称webwxgetmsgimg.jpg）： 图 1 对比度亮度调整后图片 2.距离测量 在Matlab中导入图片后，imshow（'*. pic '）后，在命令窗口输入imdistline，即可在当前显示图片上创建一条线。通过拖动线条端点位置来测量图片中任意两个像素点之间的距离，长度单位为像素。Matlab code为（1），测量结果如表格1所示： 表格 1 直径测量

图 2 直径测量示例 3.直方图均衡化图像增强 处理方法为直方图均衡化方法，直方图均衡化旨在寻找一种灰度级变换关系，使得变换后的灰度图像的各级灰度的出现概率相同或相近。本次采用adapthisteq和histep函数进行直方图均衡对比。 图表 3 直方图均衡增强处理前后对比

（a）adapthisteq均衡后的图（b）histep均衡后的图 图表 4 两种均衡方法处理后的图 用到Matlab Code （1）距离测量 I = imread('C:\Users\lx123\Desktop\Matlab学习\测试_批处理 _20170718\webwxgetmsgimg.jpg'); Ig=rgb2gray(I); figure; imshow(Ig); % 若f为某图像 d=imdistline; % 此时可以在图像上对任意两点进行距离估计 （2）直方图均衡化图像增强 %Matlab code： I=imread('J:\Matlab学习\QQ截图20171016154118.png');%读入图像 Ig=rgb2gray(I); subplot(3,2,1); imshow(Ig); title('灰度图像'); subplot(3,2,2); imhist(Ig); title('原图的直方图'); subplot(3,2,3); H1=adapthisteq(Ig); %J =适应度adapthisteq（I）通过使用对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE）转换值来增强灰度图像I的对比度。 imshow(H1); title('adapthisteq均衡后的图'); subplot(3,2,4); imhist(H1); title('adapthisteq均衡后的直方图'); subplot(3,2,5); H2=histeq(Ig);

数字图像处理点运算和直方图处理

实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 7 应用软件：MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？ 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、实验报告要求

1．对点操作的原理进行说明。 2．给出程序清单和注释。 3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。实验代码以及解析 点操作： I = imread('POINT1.BMP'); %读入图像 j=rgb2gray(I); %将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j); %图片大小 figure; %建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素 p1(m,n)=j(m,n)*1.2; %把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2; %%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50; %把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure; %建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图subplot(221),imhist(j,64); title('原图直方图') %64代表把0-250的灰度范围分为64份

直方图均衡化计算

直方图均衡化(色调均化) “图像(Image)>调整(Adjust)”菜单的功能 色调均化(Equalize) Photoshop菜单：图像>调整>色调均化 公式： （公式中Sk表示均衡化后的灰度值，∑表示总和，nj是原图中某个灰度色阶j 的像素数量，j的范围是0~k，N是图像像素总数。） “色调均化”命令重新分布图像中像素的亮度值，以便它们更均匀地呈现所有范围的亮度级。使用此命令时，Photoshop尝试对图像进行直方图均衡化(Histogram Equalization)，即在整个灰度范围中均匀分布每个色阶的灰度值。 当扫描的图像显得比原稿暗，而您想平衡这些值以产生较亮的图像时，可以使用“色调均化”命令。配合使用“色调均化”命令和“直方图”命令，可以看到亮度的前后比较。 使用“色调均化”命令： 1. 选择菜单图像>调整>色调均化。 2. 如果已选择一个图像区域，在弹出的对话框中选择要均化的内容，然后点按“好”。

?“仅色调均化所选区域”只均匀地分布选区的像素。 ?“基于所选区域色调均化整个图像”基于选区中的像素均匀分布所有图像的像素。 原理 直方图均衡化是一种灰度变换算法，所以我们重点研究灰度图像的直方图均衡化。 绝对的均匀 图A是一个黑白灰均匀渐变，0~255的每一个色阶的灰度数量都是相同的。图B 的是图A的像素打乱了顺序随机分布的，每种灰度的数量都与图A的相同，因而它的直方图也与图A的相同。 图A和图B的直方图。每种灰度数量是相同的，直方图呈一个黑色矩形。 近似的均匀 对于一般的图像，由于每种灰度的像素数量并不相同，我们没办法把每种灰度的分量调得像图A、B那么均匀，但是可以做到近似的均匀。也就是说，把直方图横向平均分成几份之后，使每一份的像素数量大致相等。 下面是一幅图片的直方图，共有19200个像素，从左到右平均分成三份。均衡化之后，每份的像素数量都在6400左右。

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法 先来回顾下卡尔曼滤波器： 假定k k x |表示当前k 时刻目标的状态，k 1k x |+表示下一个时刻目标的状态，k z 则表示k 时刻的实际观测。一般地模型都假定为线性的： 这里的1k x +为k+1时刻目标的状态，k x 为k 时刻的状态，为状态转移矩阵，而是服从均值为0方差为的正态分布，表示由噪声等引起的干扰。卡尔曼滤波采取初步估 计： 这里的估计只是初步的估计，状态估计与实际状态的误差矩阵等于状态1k x +的的方差，即： 更新（修正）： 这里已知了实际观察，同样是假定观测与状态的似然关系是线性的，即满足： 服从一个均值为0方差为 的正态分布。 卡尔曼滤波器给出了经过更新后得到的比较合理的k+1时刻的估计为： 相应地得到了更新后方差的估计： 这里： 其实这些都是通过最小二乘法推出来的，即使得误差： 最小，而初步估计也是通过最小二乘法获得，即使得： 最小。有了上述估计方程后，便可以获得一个估计流程：

下面再介绍下贝叶斯公式 先看一个定义 马氏链： 设{} ,,,k j i E =为有限集或可列集，称()0n n X ≥为定义在概率空间()P F,,Ω上，取值于空间E 的马氏链，如果满足下面的马氏性：对一切n 10i i i ,,, 有 [][]1n 1n n n 1n 1n 00n n i X i X P i X i X i X P ----======|,,| 若左边的条件概率有定义，则称[]i X j X P 1n n ==-|为在n-1时刻状态为i,在n 时刻在j 的转移概率函数，若它与n 无关，则记为ij p ，并称为时齐的或齐次的。显然这里的马氏性接近于独立性，在一定程度上可以称为无记忆性或无后效性。 下面我们来推导贝叶斯公式： 容易由条件概率公式定义知 而 ()()()()()()( ) ()() ()( ) ()() ( )() ()()() 1 k 1 k 1k k k 1 k k 1k k k 1k k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k 1k 1k z x f dx x f x z f x f x z f z f dx x f x z f x z f z f x f x z f x z f dx z x f x z f z x f x z f x f +++++++++++++++++++++++== ? == ?? ?||||||||||||||||||||||||| 就得到了更新后的公式如下： 这里记 于是就可以得到贝叶斯滤波器跟踪流程如下： 实际上可以证明，卡尔曼滤波器是贝叶斯滤波器的一种特殊形式，由于假定噪声服从正态分布，同样地观测与状态估计的误差也是服从正态分布，那么不难得：

计算图像的直方图

南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名计算图像的直方图 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日

一、实验内容 1、打开一张图，计算其直方图。 二、图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。 三、灰度直方图的计算 1、灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。 一维直方图的结构表示为 高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。常见的是二维直方图。如红-蓝直方图的两个分量分别表示红光图像的灰度值和蓝光图像灰度值的函数。其图像坐标（Dr,Db）处对应在红光图像中具有灰度级Dr同时在蓝光图像中具有灰度级Db的像素个数。这是基于多光谱——每个像素有多个变量——的数字图像，二维中对应每个像素统计个变量。 简单的说，直方图就是对数据进行统计，将统计值组织到一系列事先定义好的bin中。bin的数值是从数据中计算出的特征的统计量，这些数据可以是诸如梯度，方向，色彩或者任何其他特征。无论如何，直方图获得的是数据分布的统计图。通常直方图的数据要低于原始数据。由于原始数据点可以表征任何事情，所以直方图实际上是一个方便表示图像特征的手段。

目标跟踪算法

clc; clear; x=[0 16 25 33 50 65 75 82 100]; y=[0 172.5 227.5 324.2 330.7 286.1 237.7 201.7 0]; plot(xx,yy); 的图为 xx = 0:.01:100; yy = spline(x,y,xx); plot(xx,yy)

Matlab画平滑曲线的两种方法（拟合或插值后再用plot即可） 分类：MATLAB2012-12-02 11:15 25540人阅读评论(4) 收藏举报自然状态下，用plot画的是折线，而不是平滑曲线。 有两种方法可以画平滑曲线，第一种是拟合的方法，第二种是用spcrv，其实原理应该都一样就是插值。下面是源程序，大家可以根据需要自行选择，更改拟合的参数。 clc,clear; a = 1:1:6; %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

plot(a, b, 'b'); %自然状态的画图效果 hold on; %第一种，画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合，c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后，每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点用*画出来 hold on; %第二种，画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3); plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影

颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject) 作者：王先荣 前言 颜色直方图直观的显示了图像在色彩空间的分布状况，本文将讨论在EmguCv及OpenCv中跟直方图相关的一些基本操作，包括：计算、显示、处理、对比及反向投影，并谈谈在实践过程中得到的一些经验。如无特别说明，下文所提的直方图均指颜色直方图。 直方图的计算 EmguCv将OpenCv的一系列直方图函数封装到了类DenseHistogram里面，可以用方法Calculate方便的计算图像的直方图。不过值得注意的是，该方法接受的第一个参 数是“单通道”图像数组；而一般情况下的图像都是3通道的，在计算之前我们需要用Image.Split方法将其分解成单通道图像，然后选择需要参与直方图计算的通道。下面有几段计算直方图的代码，分别计算单通道（红色）直方图、色调和饱和度直方图。 计算直方图 ///

///计算直方图（红色） ///

private void CalcHistRed() { //计算 int rBins = 256; RangeF rRange = new RangeF(0f, 255f); Image imageSource = new Image((Bitmap)pbSource.Image); Image imageRed = imageSource.Split() [2]; DenseHistogram hist = new DenseHistogram(rBins, rRange);

直方图计算与均衡

直方图计算与与均衡 一、实验要求： 1.读入给定的图像文件 2.求输入图像文件的直方图，并且利用MATLAB画出来 3.设计算法完成直方图的均衡，并利用MATLAB输出 4.将直方图均衡后的文件以图像形式输出 5.观察比较均衡前后图像与直方图的区别 二、实验原理 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 （I）直方图均衡化的过程： 1）列出原始图像和变换后图像的灰度级（L是灰度级的个数）； 2）统计员图像中各灰度级的像素个数； 3）计算原始图像直方图P(i)=Ni/N； 4）计算累计直方图P(j)=P(1) + P(2) + P(3) +…+ P(i)； 5）利用灰度值变换函数计算变换后的灰度值，兵四舍五入取整；j=INT[(L-1)Pj+0.5] 6）确定灰度变换关系i→j，据此将原图像的灰度值f（m,n）=i修正为g（m，n）=j； 7）统计变换后个灰度级的像素个数Nj； 8）计算变换后图像的直方图Pj=Nj/N （II）图像均衡化后的缺点： 1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展

目标定位跟踪算法及仿真程序(修改后)

目标定位跟踪算法及仿真程序 质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的位置，假设四个圆形观测站都探测到目标的存在，则根据质心定位算法，目标的位置（x,y ）可以表示为：4 4 321x x x x x +++= ， 4 4 321y y y y y +++= ，这里观测站得位置为),(i i y x ，同理，当观测站数目为N 时，这时候的质心定位算法可以表示为： ???? ? ??? ????=??????∑ ∑ ==N i i N i i y N x N y x 1 1 11 图1 质心定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 质心定位算法Matlab 程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main % 定位初始化 Length=100; % 场地空间，单位：米 Width=100; % 场地空间，单位：米 d=50; % 目标离观测站50米以内都能探测到，反之则不能 Node_number=6; % 观测站的个数 for i=1:Node_number % 观测站的位置初始化，这里位置是随机给定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand; end % 目标的真实位置，这里也随机给定 Target.x=Width*rand; Target.y=Length*rand; % 观测站探测目标 X=[]; for i=1:Node_number

基于改进的颜色直方图的图像检索算法

基于改进的颜色直方图的图像检索算法 作者：来源：https://www.sodocs.net/doc/7715572575.html,/tember/archive/2006/06/05/773456.asp发表时间：2006-06-05 浏 览次数：1819 字号：大中小 基于内容的图像检索(CBIR) 所谓基于内容图像的检索是指由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像中物体或区域的颜色(color)、形状(shape)或纹理(texture)等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行检索图像时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量。将该图像的特征向量和特征库中的特征向量进行匹配，根据匹配的结果到图像库中搜索就可以提取出所需要的检索图。这是一种基于图像固有属性的机械匹配，特别适用于检索目标明确的查询要求(例如对商标的检索)，产生的结果也比较准确。目前这种较成熟的检索技术主要应用于图像数据库的检索。在基于Web的图像搜索引擎中应用这种检索技术虽还具有一定的困难，但已有部分图像搜索引擎进行了尝试，如、yahoo, WebSEEK就提供了基于图像的形状或颜色直方图的粗陋的可视检索功能。 基于内容的图像检索是一个逐步求精的过程，大致可以经过以下几个步骤: (1).特征提取 对图像数据进行自动或半自动的特征提取，提取用户感兴趣的、适合检索要求的特征。特征提取可以是全局性的，如整幅图像，也可能是针对某个目标，如图像中的子区域等。 (2).图像匹配 在选取了特征之后，需要选择或寻找适当的判别准则，从而判断出待识别的图像的特征与数据库中的哪些图像的特征最接近。常用的度量准则是距离度量法。 (3).结果输出，将满足一定相似性条件的一组候选结果按相似度大小排列后返回给用户。 (4).特征调整，对系统返回的结果可通过浏览来挑选，直至找到满意的结果，或从候选结果中选择一个示例，经过特征调整，形成一个新的查询。 图像特征的提取的方法

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