基于多级纹理特征和mean-shift的灰度目标跟踪

？由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(lbp)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用mean-shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致lbp算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级gabor-lbp纹理特征模型,并通过mean-shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。