基于颜色直方图的粒子滤波目标跟踪MATLAB实现
来源：互联网 发布：mysql join on关键词 编辑：程序博客网 时间：2024/05/19 13:22
视频运动目标估计是一个非线性、非高斯的过程，而粒子滤波目标跟踪由于其对于非线性和非高斯的独特特点，已被广泛应用于视频目标跟踪领域。下面主要是基于颜色直方图的粒子滤波目标跟踪结果和程序，颜色通道为hsv通道，量化bin为16 16 16。先上结果：
下面是代码：
function main()mov=VideoReader('00002.avi'); % 更换视频目录即可Startframe=300;% -----------------------------------粒子滤波变量初始化-------------------------------------N=99;num=2; % num为要跟踪的目标个数 , 粒子个数delta=0.7; % 状态转移矩阵A = [1 delta 0 0 0 0 ; 0 1 0 0 0 0 ; 0 0 1 delta 0 0 ; 0 0 0 1 0 0 ; 0 0 0 0 1 0 ; 0 0 0 0 0 1];B = [delta^2/2 0 0 0 0 0;0 delta 0 0 0 0;0 0 delta^2/2 0 0 0;0 0 0 delta 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1];% img1=read(mov,Startframe);% 手动选取目标，并输出目标框的中心坐标以及包含目标框宽高的变量 图1变量初始化[temp1,rect1,center1,loc1]=Get_Target1(img1,Startframe,num); % loc1存放的是图1中的目标框的中心点坐标以及框的宽高[X01,XX1,XX01,XX0_temp1,x_temp1,hist1]=state_initial1(loc1,temp1,N,num);% 粒子状态初始化%% 读取序列图像% 初始化绘制结果的矩阵Position1=cell(1,num);Estmation_x1=cell(1,num);Estmation_y1=cell(1,num);w1=cell(1,num);for i=1:num % 初始化权值矩阵 w1{1,i}=ones(1,N);endsave_hist1=cell(1,3); % 这个数组为后面处理遮挡后更新hist用for frame=(Startframe+1):(Startframe+500) Im1 =read(mov, frame); for k=1:num % 跟踪处理 [XX1{1,k},value1(k),w1{1,k},Estmation_x1{1,k},Estmation_y1{1,k},loc1{1,k}]=TrackingProcessing1(Im1,hist1{1,k},A,B,XX1{1,k},loc1{1,k},N,w1{1,k}); %状态更新 [hist1{1,k},XX01{1,k},x_temp1{1,k},Position1{1,k},save_hist1{1,k}]=UPdate1(Im1,value1(k),Estmation_x1{1,k},Estmation_y1{1,k},loc1{1,k},rect1{1,k},frame,Startframe,XX01{1,k},x_temp1{1,k},hist1{1,k},save_hist1{1,k}); %Resample [XX1{1,k},w1{1,k}]=resample_particles1(XX1{1,k},w1{1,k},N); % 重采样后粒子权重归一化 % w1{1,k}=ones(1,N); end % 显示结果 figure(1); imshow(Im1);set(gca, 'position', [0 0 1 1 ]);axis normal; DrawResult1(num,Position1,Estmation_x1,Estmation_y1,XX1,frame+1); title('Camera1'); AFrame=getframe(gcf); %存储调整过大小的图片 imwrite(AFrame.cdata,strcat('F:\粒子滤波相关\HSV求直方图的\视频的\HSV求直方图的\2017.5.18备份\1\',num2str(frame),'.jpg'))end function [temp,rect,center,location]=Get_Target1(rgb1,Startframe,num) %------这个函数文件是针对于读取图片的------- % 手动选取目标，并输出目标框的中心坐标以及包含目标框 % 宽高的变量 temp=cell(1,num); rect=cell(1,num); center=cell(1,num); location=cell(1,num); % is=num2str(Startframe); % number = '0000'; % number(end-length(is)+1:end)=is; % filename11=[ file_path1 'frame_' number '.jpg']; % rgb1 = imread(filename11); for kk=1:num figure(1), imshow(rgb1); [temp{1,kk},rect{1,kk}]=imcrop(rgb1); % 得到目标框中西的坐标 center{1,kk}=[rect{1,kk}(1)+rect{1,kk}(3)/2,rect{1,kk}(2)+rect{1,kk}(4)/2]; location{1,kk}=[center{1,kk}(1),center{1,kk}(2),rect{1,kk}(3),rect{1,kk}(4)]; end close(gcf); end function [X0,XX,XX0,XX0_temp,x_temp,hist1]=state_initial1(location,temp,N,num) % 粒子状态初始化 X0=cell(1,num); XX=cell(1,num); XX0=cell(1,num); XX0_temp=cell(1,num); x_temp=cell(1,num); hist1=cell(1,num); for ii=1:num X0{1,ii}=[location{1,ii}(1),0,location{1,ii}(2),0,size(temp{1,ii},1),size(temp{1,ii},2)]; XX{1,ii}=zeros(6,N); for k=1:N XX{1,ii}(:,k)=X0{1,ii}'; end XX0{1,ii}=X0{1,ii}; XX0_temp{1,ii}=zeros(1,6); x_temp{1,ii}=X0{1,ii}; %%计算权值矩阵 [hist1{1,ii},m_wei1{1,ii}]=calc_hist1(temp{1,ii}); end end function [XX,value,w,Estmation_x,Estmation_y,location]=TrackingProcessing1(Im1,hist1,A,B,XX,location,N,w) % Im1 要跟踪的图像 % hist1 图像中目标的直方图 % A 状态转移矩阵 % B 转移矩阵 % XX 所有粒子初始状态 % location 目标框中心位置坐标及目标框的宽高 % N 粒子个数 % w 粒子权重 [HistDist,XX,w]=Cale_HistDist1(Im1,hist1,A,B,XX,location,N,w); % 计算每个粒子与目标框的相似度以及权重 % 得到相似度最大的粒子的位置及最大相似度值 w=w/sum(w); % 权值归一化 [Estmation_x,Estmation_y]=estimation1(XX,w); % 加权估计目标中心位置 BounderProcess1(Estmation_x,Estmation_y,location,Im1); % 防止出界 Position=[Estmation_x-location(3)/2,Estmation_y-location(4)/2,location(3),location(4)]; temp1=imcrop(Im1,round(Position)); [hist_temp1,~]=calc_hist1(temp1); % 计算两个直方图的相似度 value=Cal_D_Between_Hist(hist_temp1,hist1); end function [ Estmation_x,Estmation_y]=estimation1(XX,w) x_new=XX(1,:); y_new=XX(3,:); %利用加权平均权值估计目标新位置 Estmation_x=x_new*w'; Estmation_y=y_new*w'; end function BounderProcess1(Estmation_x,Estmation_y,location,Im) % 边界处理，防止粒子状态更新得到的新位置在图像外面 if Estmation_x-location(3)/2<1 Estmation_x=location(3)/2+1; end if Estmation_x-location(3)/2>size(Im,2) Estmation_x=location(3)/2+size(Im,2); end if Estmation_y-location(4)/2<1 Estmation_y=location(4)/2+1; end if Estmation_y-location(4)/2>size(Im,1) Estmation_y=location(4)/2+size(Im,1); end end function value=Cal_D_Between_Hist(hist1,hist2) Sum1=sum(hist1); Sum2=sum(hist2); Sumup = sqrt(hist1.*hist2); SumDown = sqrt(Sum1*Sum2); Sumup = sum(Sumup); value=1-sqrt(1-Sumup/SumDown); end function [hist,k_m_wei] = calc_hist1(temp) % 转为hsv通道 temp=round(255*(rgb2hsv_mex(double(temp)))); %hist为绘制直方图 [a,b,c]=size(temp); y(1)=a/2; y(2)=b/2; k_m_wei=zeros(a,b);%权值矩阵 h=y(1)^2+y(2)^2 ;%带宽 %%计算权值矩阵 for i=1:a for j=1:b dist=(i-y(1))^2+(j-y(2))^2; m_wei=dist/h; if m_wei<=1 k_m_wei(i,j)=1-m_wei*m_wei; % 此种颜色直方图的计算是参考 基于分块粒子滤波的目标跟踪算法 else % 的研究 刘晓龙的硕士论文中的 k_m_wei(i,j)=0; end end end C=1/sum(sum(k_m_wei)); % 归一化系数 %%计算目标权值直方图 hist=zeros(1,4096); for i=1:a for j=1:b %rgb颜色空间量化为16*16*16bins q_h=floor(double(temp(i,j,1))/16);%fix是趋于0取整函数 q_s=floor(double(temp(i,j,2))/16); q_v=floor(double(temp(i,j,3))/16); q_temp=q_h*16+q_s*256+1*q_v;%设置每个像素点红色、绿色、蓝色分量所占的比重 hist(q_temp+1)= hist(q_temp+1)+k_m_wei(i,j);%计算直方图中每个像素点所占的权重 %(q_temp+1)=hist(q_temp+1)*C; end end hist=hist*C; end function [hist1,XX0,x_temp,Position1,save_hist]=UPdate1(Im,value,Estmation_x,Estmation_y,location,rect,frame,Startframe,XX0,x_temp,hist,save_hist) % 该函数实现对粒子状态的更新 % 输入： value 主程序里面求出的相似度最大的值 % Estmation_x 表示估计当前帧的粒子的目标框中心位置横坐标 % Estmation_y 表示估计当前帧的粒子的目标框中心位置纵坐标 % XX 主程序里面求出的每个粒子的状态矩阵 % XX0 主程序里面初始的最初粒子状态 % XX0_temp 6*1的全零矩阵 % x_temp 主程序里面初始的最初粒子状态 % frame 当前帧的图像 % startframe 当前帧所在帧数 % location 存放抠取的图像的宽高即坐标的数组 % rect 主函数里面存放抠取的图像的宽高即坐标的数组 % 输出： vv 这个结构体保存的是画矩形框所用的左上角的坐标及矩形框的宽高 % X0 初始状态的更新 % XX0 初始状态的更新 XX0_temp=zeros(1,6); if value>0.8 % 如果相似度大于0.7，直接用估计的目标位置作为下一帧的初始目标 rect(1)=Estmation_x-location(3)/2; rect(2)=Estmation_y-location(4)/2; temp1=imcrop(Im,round(rect)); [hist1,~]=calc_hist1(temp1); XX0(1)=Estmation_x; XX0(3)=Estmation_y; XX0_temp(2)=( XX0_temp(2)+XX0(1)-x_temp(1) ); XX0_temp(4)=( XX0_temp(4)+XX0(3)-x_temp(3) ); XX0(2)=XX0_temp(2)/(frame-Startframe); XX0(4)=XX0_temp(4)/(frame-Startframe); x_temp=XX0; Position1=[rect(1),rect(2),location(3),location(4)]; else % 否则结合上一帧目标的位置以及速度估计下一帧的初始位置 XX0(1)= x_temp(1)+x_temp(2); % 上一帧粒子的位置加上粒子的速度（即一帧的位移长度） XX0(3)= x_temp(3)+x_temp(4); XX0_temp(2)=(XX0_temp(2)+XX0(1)-x_temp(1)); % 重新估计粒子的速度 XX0_temp(4)=(XX0_temp(4)+XX0(3)-x_temp(3)); XX0(2)=XX0_temp(2)/(frame-Startframe); XX0(4)=XX0_temp(4)/(frame-Startframe); x_temp=XX0; % 若value小于阈值 判断目标已经被遮挡 输出下面这个 % 输出目标位置 Position1(1,1)=Estmation_x-location(3)/2; Position1(1,2)=Estmation_y-location(4)/2; Position1(1,3)=location(3); Position1(1,4)=location(4); % 得到目标位置对应的区域的直方图 temp1=imcrop(Im,round(Position1)); [hist_temp1,~]=calc_hist1(temp1); save_hist=[save_hist;hist_temp1]; % 对hist1直接赋值遮挡前的直方图 hist1=hist; % 如果满足下面条件 更改hist1赋值 % 本程序里面更新hist的条件是： % 如果判断了目标已经被遮挡，保存被遮挡前的直方图，然后依次保存连续三帧的 % 估计的目标区域的直方图，若连续两帧的直方图的相似度大于0.7并且第三个估计 % 的直方图与遮挡时保存的直方图的相似度大于0.5，即判断目标已经跟踪回来，用 % 第三个估计的直方图代替之前保存的遮挡时保存的直方图 if size((save_hist),1)==3 tmp1=Cal_D_Between_Hist(save_hist(1,:),save_hist(2,:)); tmp2=Cal_D_Between_Hist(save_hist(2,:),save_hist(3,:)); tmp3=Cal_D_Between_Hist(save_hist(3,:),hist); if tmp1>0.75&tmp2>0.75&tmp3>0.6 hist1=save_hist(3,:); end save_hist=[]; end end end function [XX,w_new]=resample_particles1(XX,w,N) % 该函数实现对粒子的重采样 % 输入： w 粒子权重 % XX 主程序里面求出的每个粒子的状态矩阵 % N 粒子个数 % 输出： w 粒子权重 % XX 主程序里面求出的每个粒子的状态矩阵 XX_resample=XX; w_new=w; % 判断是否需要重采样 % Neff表示有效的粒子个数(也即是否需要重采样的阈值) Neff=1/sum(w.*w); if Neff<50 for i = 1 : N u = rand; % uniform random number between 0 and 1 qtempsum = 0; for j = 1 : N qtempsum = qtempsum + w(j); if qtempsum >= u XX_resample(:,i)=XX(:,j); w_new(i)=w(i); break; end end end % 重采样结果输出 XX=XX_resample; w_new=ones(1,N)/N; end end function DrawResult1(num,Position1,Estmation_x,Estmation_y,XX,frame) % function DrawResult1(num,Position1,Estmation_x,Estmation_y,XX,frame,EpipolarLine) % 定义不同颜色 Color=[1 0 0; 0 1 0; 0 0 1 1 1 0; 1 0 1; 0 1 1; 1 1 1]; for k=1:num hold on; rectangle('position',Position1{1,k},'EdgeColor',Color(k,:)); hold on; plot(XX{1,k}(1,:),XX{1,k}(3,:),'r.') hold on; plot(Estmation_x{1,k},Estmation_y{1,k},'g+','MarkerSize',10); end text(10,20,int2str(frame),'FontSize',15,'Color','r'); endend代码里面的rgb转hsv可用MATLAB自带函数或者在点击打开链接这个网址里面下载包含混编的rgb转hsv的全部打包程序。
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