matlab基于meanshift算法行人跟踪代码

matlab基于meanshift算法行人跟踪代码
matlab基于meanshift算法行人跟踪代码

function [] = select()

close all;

clear all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%根据一f幅目标全可见的图像圈定跟踪目标%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

I=imread('0201.jpg');%读取第1帧图像

figure(1);

imshow(I);

[temp,rect]=imcrop(I);

[a,b,c]=size(temp);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算目标图像的权值矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

y(1)=a/2;

y(2)=b/2;

tic_x=rect(1)+rect(3)/2;

tic_y=rect(2)+rect(4)/2;

m_wei=zeros(a,b);%权值矩阵

h=y(1)^2+y(2)^2 ;%带宽

for i=1:a

for j=1:b

dist=(i-y(1))^2+(j-y(2))^2;

m_wei(i,j)=1-dist/h; %epanechnikov profile

end

end

C=1/sum(sum(m_wei));%归一化系数

%计算目标权值直方图qu

%hist1=C*wei_hist(temp,m_wei,a,b);%target model

hist1=zeros(1,4096);

for i=1:a

for j=1:b

%rgb颜色空间量化为16*16*16 bins

q_r=fix(double(temp(i,j,1))/16); %fix为趋近0取整函数

q_g=fix(double(temp(i,j,2))/16);

q_b=fix(double(temp(i,j,3))/16);

q_temp=q_r*256+q_g*16+q_b; %设置每个像素点红色、绿色、蓝色分量所占比重

hist1(q_temp+1)= hist1(q_temp+1)+m_wei(i,j); %计算直方图统计中每个像素点占的权重

end

end

hist1=hist1*C;

rect(3)=ceil(rect(3));

rect(4)=ceil(rect(4));

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取序列图像

myfile=dir('C:\Users\Dell\Desktop\meanshift\*.jpg');%读取序列图像,自己改动路径。lengthfile=length(myfile);

for l=1:lengthfile

Im=imread(myfile(l).name);

num=0;

Y=[2,2];

%%%%%%%mean shift迭代

while((Y(1)^2+Y(2)^2>0.5)&num<20) %迭代条件

num=num+1;

temp1=imcrop(Im,rect);

%计算侯选区域直方图

%hist2=C*wei_hist(temp1,m_wei,a,b);%target candidates pu

hist2=zeros(1,4096);

for i=1:a

for j=1:b

q_r=fix(double(temp1(i,j,1))/16);

q_g=fix(double(temp1(i,j,2))/16);

q_b=fix(double(temp1(i,j,3))/16);

q_temp1(i,j)=q_r*256+q_g*16+q_b;

hist2(q_temp1(i,j)+1)= hist2(q_temp1(i,j)+1)+m_wei(i,j);

end

end

hist2=hist2*C;

figure(2);

subplot(1,2,1);

plot(hist2);

hold on;

w=zeros(1,4096);

for i=1:4096

if(hist2(i)~=0)

w(i)=sqrt(hist1(i)/hist2(i));

else

w(i)=0;

end

end

%变量初始化

sum_w=0;

xw=[0,0];

for i=1:a;

for j=1:b

sum_w=sum_w+w(uint32(q_temp1(i,j))+1);

xw=xw+w(uint32(q_temp1(i,j))+1)*[i-y(1)-0.5,j-y(2)-0.5];

end

end

Y=xw/sum_w;

%中心点位置更新

rect(1)=rect(1)+Y(2);

rect(2)=rect(2)+Y(1);

end

%%%跟踪轨迹矩阵%%%

tic_x=[tic_x;rect(1)+rect(3)/2];

tic_y=[tic_y;rect(2)+rect(4)/2];

v1=rect(1);

v2=rect(2);

v3=rect(3);

v4=rect(4);

%%%显示跟踪结果%%%

subplot(1,2,2);

imshow(uint8(Im));

title('目标跟踪结果及其运动轨迹');

hold on;

plot([v1,v1+v3],[v2,v2],[v1,v1],[v2,v2+v4],[v1,v1+v3],[v2+v4,v2+v4],[v1+v3,v1+v3],[v2,v2+v4],'Lin eWidth',2,'Color','r');

plot(tic_x,tic_y,'LineWidth',2,'Color','b');

end

传统meanshift跟踪算法流程

传统meanshift 跟踪算法实现流程 一、 Meanshift 算法流程图 视频流 手动选定跟踪目标 提取目标灰度加权直方图特征hist1 提取候选目 标区域 提取候选目标的灰度加权直方图特征hist2 均值漂移得到均值漂移向量及新的候选区域位 置 是否满足迭代结束条件 第二帧之后图像 第一帧图像 得到当前帧目标位置 是 否 图1 meanshift 流程图 二、 各模块概述 1、 手动选定目标区域:手动框出目标区域,并把该区域提取出来作为目标模板 区域; 2、 提取目标灰度加权直方图特征hist1; 2.1构造距离权值矩阵m_wei ; 使用Epanechnikov 核函数构造距离加权直方图矩阵:设目标区域中像素

点(,)i j 到该区域中心的距离为dist ,则 _(,)1/m wei i j dist h =-,这里h 是核函数窗宽,h 为目标区域中离区域中心 最远的像素点到中心的距离:若所选目标区域为矩形区域,区域的半宽度为 x h ,半高度为y h ,则22()x y h sqrt h h =+; 2.2得到归一化系数C ; 1/C M =,其中M 是m_wei 中所有元素值之和; 2.3计算目标的加权直方图特征向量hist1; 若图像为彩色图像,则把图像的,,r g b 分量归一化到[0,15]之间(分量值与16取余,余数即为归化后的分量值),然后为不同的分量值赋予不同的权值得到每个像素点的特征值_q temp : _256*16*q t e m p r g b = ++ 对于像素点(,)i j ,设其特征值为_q temp ,则另 1(_1)1(_1)_(,)hist q temp hist q temp m wei i j +=++; 若图像是灰度图像,则直接利用每个像素的灰度值作为每个像素的特征值,然后统计得到hist1; 把一维数组hist1归一化:11*hist hist C =;归一化后的数组hist1即为目标的加权直方图特征向量; 3、 从第二帧开始的图像,通过迭代的方式找到该帧图像中目标的位置; 3.1提取候选目标区域:以上一帧图像中目标的位置或上一次迭代得到的目标位置为中心提取出目标模板区域大小的区域; 3.2提取候选目标区域的加权直方图特征向量hist2:提取方法同步骤2.3; 计算候选目标区域的特征值矩阵_1q temp : _1 (,)256*(,) 16*(,)q t e m p i j r i j g i j b i j =++; 3.3均值漂移到新的目标区域; 3.3.1计算候选目标区域相对于目标区域的均值漂移权值w : ( 1()/2()),2(2w s q r t h i s t i h i s t i h i s t =≠ 2() 0h i s t i =时,()0;w i = 3.3.2 根据每个像素点所占的均值漂移权值计算漂移矩阵xw : 11(_1(,)1)*[(1),(2)]a b i j xw xw w q temp i j i y j y ===++--∑∑ 3.3.2得到权值归一化后的均值漂移向量Y :

聚类分析Matlab程序实现

2. Matlab程序 2.1 一次聚类法 X=[11978 12.5 93.5 31908;…;57500 67.6 238.0 15900]; T=clusterdata(X,0.9) 2.2 分步聚类 Step1 寻找变量之间的相似性 用pdist函数计算相似矩阵,有多种方法可以计算距离,进行计算之前最好先将数据用zscore 函数进行标准化。 X2=zscore(X); %标准化数据 Y2=pdist(X2); %计算距离 Step2 定义变量之间的连接 Z2=linkage(Y2); Step3 评价聚类信息 C2=cophenet(Z2,Y2); //0.94698 Step4 创建聚类,并作出谱系图 T=cluster(Z2,6); H=dendrogram(Z2); Matlab提供了两种方法进行聚类分析。 一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法; 另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用 linkage函数定义变量之间的连接;(3)用 cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类。 1.Matlab中相关函数介绍 1.1 pdist函数 调用格式:Y=pdist(X,’metric’) 说明:用‘metric’指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。’ X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。 metric’取值如下: ‘euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离; ‘minkowski’:明可夫斯基距离;‘cosine’: ‘correlation’:‘hamming’: ‘jaccard’:‘chebychev’:Chebychev距离。 1.2 squareform函数 调用格式:Z=squareform(Y,..) 说明:强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。 1.3 linkage函数 调用格式:Z=linkage(Y,’method’) 说明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。 Y:pdist函数返回的距离向量;

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

MATLAB实现FCM 聚类算法

本文在阐述聚类分析方法的基础上重点研究FCM 聚类算法。FCM 算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。 第 1 章概述 聚类分析是数据挖掘的一项重要功能,而聚类算法是目前研究的核心,聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类,即“物以类聚” 。虽然聚类也可起到分类的作用,但和大多数分类或预测不同。大多数分类方法都是演绎的,即人们事先确定某种事物分类的准则或各类别的标准,分类的过程就是比较分类的要素与各类别标准,然后将各要素划归于各类别中。确定事物的分类准则或各类别的标准或多或少带有主观色彩。 为获得基于划分聚类分析的全局最优结果,则需要穷举所有可能的对象划分,为此大多数应用采用的常用启发方法包括:k-均值算法,算法中的每一个聚类均用相应聚类中对象的均值来表示;k-medoid 算法,算法中的每一个聚类均用相应聚类中离聚类中心最近的对象来表示。这些启发聚类方法在分析中小规模数据集以发现圆形或球状聚类时工作得很好,但当分析处理大规模数据集或复杂数据类型时效果较差,需要对其进行扩展。 而模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类方法,属于基于目标函数的模糊聚类算法的范畴。模糊C均值聚类方法是基于目标函数的模糊聚类算法理论中最为完善、应用最为广泛的一种算法。模糊c均值算法最早从硬聚类目标函数的优化中导出的。为了借助目标函数法求解聚类问题,人们利用均方逼近理论构造了带约束的非线性规划函数,以此来求解聚类问题,从此类内平方误差和WGSS(Within-Groups Sum of Squared Error)成为聚类目标函数的普遍形式。随着模糊划分概念的提出,Dunn [10] 首先将其推广到加权WGSS 函数,后来由Bezdek 扩展到加权WGSS 的无限族,形成了FCM 聚类算法的通用聚类准则。从此这类模糊聚类蓬勃发展起来,目前已经形成庞大的体系。 第 2 章聚类分析方法 2-1 聚类分析 聚类分析就是根据对象的相似性将其分群,聚类是一种无监督学习方法,它不需要先验的分类知识就能发现数据下的隐藏结构。它的目标是要对一个给定的数据集进行划分,这种划分应满足以下两个特性:①类内相似性:属于同一类的数据应尽可能相似。②类间相异性:属于不同类的数据应尽可能相异。图2.1是一个简单聚类分析的例子。

mean-shift算法概述

Mean Shift 概述 Mean Shift 简介 Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift 是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift 理论的发展,Mean Shift 的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift 算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 然而在以后的很长一段时间内Mean Shift 并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift 的重要文献[2]才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng 对基本的Mean Shift 算法在以下两个方面做了推广,首先Yizong Cheng 定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同,其次Yizong Cheng 还设定了一个权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大扩大了Mean Shift 的适用范围.另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift 可能应用的领域,并给出了具体的例子. Comaniciu 等人[3][4]把Mean Shift 成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift 都得到了很好的应用. Comaniciu 等在文章中证明了,Mean Shift 算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift 算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态. Comaniciu 等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift 最优化问题,使得跟踪可以实时的进行. 在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift 在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用. Mean Shift 的基本思想及其扩展 基本Mean Shift 给定d 维空间d R 中的n 个样本点i x ,i=1,…,n,在x 点的Mean Shift 向量的基本形式定义为: ()()1 i h h i x S M x x x k ∈≡ -∑ (1) 其中,h S 是一个半径为h 的高维球区域,满足以下关系的y 点的集合,

matlab实现Kmeans聚类算法

题目:matlab实现Kmeans聚类算法 姓名吴隆煌 学号41158007

背景知识 1.简介: Kmeans算法是一种经典的聚类算法,在模式识别中得到了广泛的应用,基于Kmeans的变种算法也有很多,模糊Kmeans、分层Kmeans 等。 Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans 的迭代步骤可以看成E步和M步,E:固定参数类别中心向量重新标记样本,M:固定标记样本调整类别中心向量。K均值只考虑(估计)了均值,而没有估计类别的方差,所以聚类的结构比较适合于特征协方差相等的类别。 Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本,Meanshift 是一种概率密度梯度估计方法(优点:无需求解出具体的概率密度,直接求解概率密度梯度。),所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态(类别),利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上,证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans 和EM算法相似是指混合密度的形式已知(参数形式已知)情况下,利用迭代方法,在参数空间中搜索解。而Kmeans和Meanshift相似是指都是一种概率密度梯度估计的方法,不过是Kmean选用的是特殊的核函数(uniform kernel),而与混合概率密度形式是否已知无关,是一种梯度求解方式。 k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些

点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近,那这堆点应该是分到同一组。使用k-means,可以找到每一组的中心点。 当然,聚类算法并不局限于2维的点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二维空间点。上图中已经把这些点分组了,并使用了不同的颜色对各组进行了标记。这就是聚类算法要做的事情。 这个算法的输入是: 1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量) 2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。 把相应的输入数据,传入k-means算法后,当k-means算法运行完后,该算法的输出是: 1:标签(每一个点都有一个标签,因为最终任何一个点,总会被分到某个类,类的id号就是标签) 2:每个类的中心点。 标签,是表示某个点是被分到哪个类了。例如,在上图中,实际上

最短距离聚类的matlab实现-1(含聚类图-含距离计算)

最短距离聚类的matlab实现-1 【2013-5-21更新】 说明:正文中命令部分可以直接在Matlab中运行, 作者(Yangfd09)于2013-5-21 19:15:50在MATLAB R2009a(7.8.0.347)中运行通过 %最短距离聚类(含距离计算,含聚类图) %说明:此程序的优点在于每一步都是自己编写的,很少用matlab现成的指令, %所以更适合于初学者,有助于理解各种标准化方法和距离计算方法。 %程序包含了极差标准化(两种方法)、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化等标准化方法, %以及绝对值距离、欧氏距离、明科夫斯基距离和切比雪夫距离等距离计算方法。 %==========================>>导入数据<<============================== %变量名为test(新建一个以test变量,双击进入Variable Editor界面,将数据复制进去即可)%数据要求:m行n列,m为要素个数,n为区域个数(待聚类变量)。 % 具体参见末页测试数据。 testdata=test; %============================>>标准化<<=============================== %变量初始化,m用来寻找每行的最大值,n找最小值,s记录每行数据的和 [M,N]=size(testdata);m=zeros(1,M);n=9999*ones(1,M);s=zeros(1,M);eq=zeros(1,M); %为m、n和s赋值 for i=1:M for j=1:N if testdata(i,j)>=m(i) m(i)=testdata(i,j); end if testdata(i,j)<=n(i) n(i)=testdata(i,j); end s(i)=s(i)+testdata(i,j); end eq(i)=s(i)/N; end %sigma0是离差平方和,sigma是标准差 sigma0=zeros(M); for i=1:M for j=1:N sigma0(i)=sigma0(i)+(testdata(i,j)-eq(i))^2; end end sigma=sqrt(sigma0/N);

数学实验05聚类分析---用matlab做聚类分析

用matlab做聚类分析 Matlab提供了两种方法进行聚类分析。 一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法; 另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用linkage函数定义变量之间的连接;(3)用cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类。1.Matlab中相关函数介绍 1.1pdist函数 调用格式:Y=pdist(X,’metric’) 说明:用‘metric’指定的方法计算X数据矩阵中对象之间的距离。’X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。 metric’取值如下: ‘euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离; ‘minkowski’:明可夫斯基距离;‘cosine’: ‘correlation’:‘hamming’: ‘jaccard’:‘chebychev’:Chebychev距离。 1.2squareform函数 调用格式:Z=squareform(Y,..)

说明:强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。 1.3linkage函数 调用格式:Z=linkage(Y,’method’) 说明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。 Y:pdist函数返回的距离向量; method:可取值如下: ‘single’:最短距离法(默认);‘complete’:最长距离法; ‘average’:未加权平均距离法;‘weighted’:加权平均法; ‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法; ‘ward’:内平方距离法(最小方差算法) 返回:Z为一个包含聚类树信息的(m-1)×3的矩阵。 1.4dendrogram函数 调用格式:[H,T,…]=dendrogram(Z,p,…) 说明:生成只有顶部p个节点的冰柱图(谱系图)。 1.5cophenet函数 调用格式:c=cophenetic(Z,Y) 说明:利用pdist函数生成的Y和linkage函数生成的Z计算cophenet相关系数。 1.6cluster函数 调用格式:T=cluster(Z,…) 说明:根据linkage函数的输出Z创建分类。

MeanShift-图像分割方法

摘要 在图像处理和计算机视觉里,图像分割是一个十分基础而且很重要的部分,决定了最终分析结果的好坏。图像分割问题的典型定义就是如何在图像处理过程中将图像中的一致性区域和感兴趣对象提取出来。 MeanShift 图像分割方法是一种统计迭代的核密度估计方法。MeanShift算法以其简单有效而被广泛应用,但该方法在多特征组合方面和数据量较大的图像处理上仍存在不足之处,本文针对这些问题对该算法的结构进行了优化。本文利用图像上下文信息对图像进行了区域合并以此来对输入数据进行了压缩;并实现特征空间中所有特征量的优化组合。 最后,总结了本文的研究成果。下一步需要深入的研究工作有:(1)考虑分割的多尺度性,实现基于Mean Shift算法的多尺度遥感图像分割;(2)考虑利用Gabor滤波器来提取纹理特征,或将更多的特征如形状等特征用于MeanShift遥感图像分割中。 关键词: Mean Shift, 图像分割, 遥感图像, 带宽

ABSTRACT mage segmentation is very essential and critical to image processing and computer vision, which is one of the most difficult tasks in image processing, and determines the quality of the final result of analysis. In image segmentation problem, the typical goal is to extract continuous regions and interest objects in the case of image processing. The Mean Shift algorithm for segmentation is a statistical iterative algorithm based on kernel density estimation. Mean Shift algorithm has been widely applied for its simplicity and efficiency. But the algorithm has some deficiencies in feature combination and image processing for large data. According to the deficiencies of the Mean Shift algorithm, this paper optimizes the structure of the algorithm for segmentation. Firstly, this paper introduces a method of data compressing by merging the nearest points with similar properties into consistency regions. Secondly, We optimize the combination of features. At last, after concluding all research work in this paper, further work need to be in-depth studied: (1) Consider multi-scale factors of remote sensing, and realize multi-scale remote sensing image segmentation based on Mean Shift algorithm. (2) Consider extracting textures features by using Gabor filter, or use more features such as shape features to segment remote sensing images based on Mean Shift algorithm. KEY WORDS: Mean Shift, image segmentation, remote sensing images, bandwidth,

经典Mean Shift算法介绍

经典Mean Shift算法介绍 1无参数密度估计 (1) 2核密度梯度估计过程 (3) 3算法收敛性分析 (4) 均值漂移(Mean Shift)是Fukunaga等提出的一种非参数概率密度梯度估计算法,在统计相似性计算与连续优化方法之间建立了一座桥梁,尽管它效率非常高,但最初并未得到人们的关注。直到1995年,Cheng改进了Mean Shift算法中的核函数和权重函数,并将其应用于聚类和全局优化,才扩大了该算法的适用范围。1997年到2003年,Comaniciu等将该方法应用到图像特征空间的分析,对图像进行平滑和分割处理,随后他又将非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift最优化问题,使得跟踪可以实时进行。由于Mean Shift算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析,不需要任何先验知识,收敛速度快,近年来被广泛应用于模式分类、图像分割、以及目标跟踪等诸多计算机视觉研究领域。 均值漂移方法[4]是一种最优的寻找概率密度极大值的梯度上升法,提供了一种新的目标描述与定位的框架,其基本思想是:通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点。基于Mean Shift方法的目标跟踪技术采用核概率密度来描述目标的特征,由于目标的直方图具有特征稳定、抗部分遮挡、计算方法简单和计算量小的特点,因此基于Mean Shift的跟踪一般采用直方图对目标进行建模;然后通过相似性度量,利用Mean Shift搜寻目标位置,最终实现目标的匹配和跟踪。均值漂移方法将目标特征与空间信息有效地结合起来,避免了使用复杂模型描述目标的形状、外观及其运动,具有很高的稳定性,能够适应目标的形状、大小的连续变换,而且计算速度很快,抗干扰能力强,在解决计算机视觉底层任务过程中表现出了良好的鲁棒性和较高的实时处理能力。 1无参数密度估计 目标检测与跟踪过程中,必须用到一定的手段对检测与跟踪的方法进行优化,将目标的表象信息映射到一个特征空间,其中的特征值就是特征空间的随机变量。假定特征值服从已知函数类型的概率密度函数,由目标区域内的数据估计密度函数的参数,通过估计的参数得到整个特征空间的概率密度分布。参数密度估计通过这个方法得到视觉处理中的某些参数,但要求特征空间服从已知的概率

Matlab实例之MeanShift的跟踪算法程序

MeanShiftCluster.m %testDistCluters clear clc profile on nPtsPerClust = 250; nClust = 3; totalNumPts = nPtsPerClust*nClust; m(:,1) = [1 1]'; m(:,2) = [-1 -1]'; m(:,3) = [1 -1]'; var = .6; bandwidth = .75; clustMed = []; %clustCent; x = var*randn(2,nPtsPerClust*nClust); %*** build the point set for i = 1:nClust x(:,1+(i-1)*nPtsPerClust:(i)*nPtsPerClust) = x(:,1+(i- 1)*nPtsPerClust:(i)*nPtsPerClust) + repmat(m(:,i),1,nPtsPerClust); end tic [clustCent,point2cluster,clustMembsCell] = MeanShiftCluster(x,bandwidth); toc

numClust = length(clustMembsCell); figure(10),clf,hold on cVec = 'bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk';%, cVec = [cVec cVec]; for k = 1:min(numClust,length(cVec)) myMembers = clustMembsCell{k}; myClustCen = clustCent(:,k); plot(x(1,myMembers),x(2,myMembers),[cVec(k) '.']) plot(myClustCen(1),myClustCen(2),'o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor',cVec(k ), 'MarkerSize',10) end title(['no shifting, numClust:' int2str(numClust)]) testMeanShift.m %testDistCluters clear clc profile on nPtsPerClust = 250; nClust = 3; totalNumPts = nPtsPerClust*nClust; m(:,1) = [1 1]'; m(:,2) = [-1 -1]'; m(:,3) = [1 -1]'; var = .6; bandwidth = .75;

matlab实现Kmeans聚类算法

matlab实现Kmeans聚类算法 1.简介: Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans 的迭代步骤可以看成E步和M步,E:固定参数类别中心向量重新标记样本,M:固定均值只考虑(估计)了均值,而没有估计类别的方差,所以聚类的结构比较适合于特征协方差相等的类别。 Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本,Meanshift 是所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态(类别),利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上,证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans和EM算法相似是指混合密度的形式已知(参数形式已知)情况下,利用迭代方法,在参数空间中搜索解。而Kmeans和Meanshift相似是指都是一种概率密度梯度估计的方法,不过是Kmean选用的是特殊的核函数(uniform kernel),而与混合概率密度形式是否已知无关,是一种梯度求解方式。 k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二维空间点。上图中已经把这些点分组了,并使用了不同的颜色对各组进行了标记。这就是聚类算法要做的事情。 这个算法的输入是: 1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量)

2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。 把相应的输入数据,传入k-means算法后,当k-means算法运行完后,该算法的输出是: 1:标签(每一个点都有一个标签,因为最终任何一个点,总会被分到某个类,类的id号就是标签) 2:每个类的中心点。 标签,是表示某个点是被分到哪个类了。例如,在上图中,实际上有4中“标签”,每个“标签”使用不同的颜色来表示。所有黄色点我们可以用标签以看出,有3个类离的比较远,有两个类离得比较近,几乎要混合在一起了。 当然,数据集不一定是坐标,假如你要对彩色图像进行聚类,那么你的向量就可以是(b,g,r),如果使用的是hsv颜色空间,那还可以使用(h,s,v),当然肯定可以有不同的组合例如(b*b,g*r,r*b) ,(h*b,s*g,v*v)等等。 在本文中,初始的类的中心点是随机产生的。如上图的红色点所示,是本文随机产生的初始点。注意观察那两个离得比较近的类,它们几乎要混合在一起,看看算法是如何将它们分开的。 类的初始中心点是随机产生的。算法会不断迭代来矫正这些中心点,并最终得到比较靠5个中心点的距离,选出一个距离最小的(例如该点与第2个中心点的距离是5个距离中最小的),那么该点就归属于该类.上图是点的归类结果示意图. 经过步骤3后,每一个中心center(i)点都有它的”管辖范围”,由于这个中心点不一定是这个管辖范围的真正中心点,所以要重新计算中心点,计算的方法有很多种,最简单的一种是,直接计算该管辖范围内所有点的均值,做为心的中心点new_center(i). 如果重新计算的中心点new_center(i)与原来的中心点center(i)的距离大于一定的阈值(该阈值可以设定),那么认为算法尚未收敛,使用new_center(i)代替center(i)(如图,中心点从红色点

meanshift 聚类

MeanShift聚类 分类:计算机视觉2012-03-23 14:021423人阅读评论(0)收藏举报算法优化存储c Mean shift主要用在图像平滑和图像分割(那个跟踪我现在还不清楚),先介绍一下平滑的原理: 输入是一个5维的空间,2维的(x,y)地理坐标,3维的(L,u,v)的颜色空间坐标,当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间。 先介绍一下核函数,有uniform的,也有高斯的核函数,不管是哪个的,其基本思想如下:简单的平滑算法用一个模板平均一下,对所有的像素,利用周围的像素平均一下就完事了,这个mean shift的是基于概率密度分布来的,而且是一种无参的取样。有参的取样就是假设所有的样本服从一个有参数的概率分布函数,比如说泊松分布,正态分布等等,高中生都知道概率公式里面是有参数的,在说一下特征空间是一个5维的空间,距离用欧几里德空间就可以了,至少代码里就是这样实现的,而本文的无参取样是这样的:在特征空间里有3维的窗口(想象一下2维空间的窗口),对于一个特征空间的点,对应一个5维的向量,可以计算该点的一个密度函数,如果是有参的直接带入该点的坐标就可以求出概率密度了,基于窗函数的思想就是考虑它邻近窗口里的点对它的贡献,它假设密度会往密集一点的地方转移,算出移动之后的一个5维坐标,该坐标并会稳定,迭代了几次之后,稳定的地方是modes。这样每一个像素点都对应一个这么一个modes,用该点的后3维的值就是平滑的结果了,当然在算每个点的时候,有些地方可能重复计算了,有兴趣的化你可以参考一下源代码,确实是可以优化的。总结一下mean shift的平滑原理就是在特征空间中向密度更高的地方shift(转移)。 其次是怎么利用mean shift分割图像.先对图像进行平滑,第2步利用平滑结果建立区域邻接矩阵或者区域邻接链表,就是在特征空间比较近的二间在2维的图像平面也比较接近的像素算成一个区域,这样就对应一个区域的邻接链表,记录每个像素点的label值。当然代码中有一个传递凸胞的计算,合并2个表面张力很接近的相邻区域,这个我还没想怎么明白,希望比较清楚的朋友讲一讲。最后还有一个合并面积较小的区域的操作,一个区域不是对应一个modes值嘛,在待合并的较小的那个区域中,寻找所有的邻接区域,找到距离最小的那个区域,合并到那个区域就ok了。 Mean-Shift分割原理 Mean-Shift是一种非参数化的多模型分割方法,它的基本计算模块采用的是传统的模式识别程序,即通过分析图像的特征空间和聚类的方法来达到分割的目的。它是通过直接估计特征空间概率密度函数的局部极大值来获得未知类别的密度模式,并确定这个模式的位置,然后使之聚类到和这个模式有关的类别当中。下面对Mean-Shift算法进行简介。 设S是n维空间X中的一个有限集合,K表示X空间中λ球体的一个特征函数,则其表达式为:

MeanShift算法

核函数也称“窗口函数”。一维空间用到的核函数有高斯(Gaussian)、余弦弧(Cosinus arch)、双指数(Double Exponential)、均匀(Uniform)、三角(Trangle)、依潘涅契科夫(Epanechikov)、双依潘涅契科夫(DoubleEpanechnikov)、及双权(Biweight)函数。图2.1给出了最常用的几个核函数

给定一组一维空间的n个数据点集合令该数据集合 的概率密度函数假设为f (x),核函数取值为,那么在数据点x处的密度估计可以按下式计算: 上式就是核密度估计的定义。其中,x为核函数要处理的数据的中心点,即数据集合相对于点x几何图形对称。核密度估计的含义可以理解为:核估计器在被估计点为中心的窗口内计算数据点加权的局部平均。或者:将在每个采样点为中心的局部函数的平均效果作为该采样点概率密度函数的估计值。

MeanShift实现: 1.选择窗的大小和初始位置. 2.计算此时窗口内的Mass Center. 3.调整窗口的中心到Mass Center. 4.重复2和3,直到窗口中心"会聚",即每次窗口移动的距离小于一定的阈值,或者迭代次数达到设定值。 meanshift算法思想其实很简单:利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围,然后一直迭代(朝着重心迭代)直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢?这是我自从学习meanshift以来,一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考,和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在opencv中,进行meanshift其实很简单,输入一张图像(imgProb),再输入一个开始迭代的方框(windowIn)和一个迭代条件(criteria),输出的是迭代完成的位置(comp )。 这是函数原型: int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp ) 但是当它用于跟踪时,这张输入的图像就必须是反向投影图了。 为什么必须是反向投影图呢?首先我们要理解什么是反向投影图。 简单理解它其实实际上是一张概率密度图。经过反向投影时的输入是一个目标图像的直方图(也可以认为是目标图像),还一个输入是当前图像就是你要跟踪的全图,输出大小与全图一样大,它上像素点表征着一种概率,就是全图上这个点是目标图像一部分的概率。如果这个点越亮,就说明这个点属于物体的概率越大。现在我们明白了这原来是一张概率图了。当用meanshift跟踪时,输入的原来是这样一幅图像,那也不难怪它可以进行跟踪了。 半自动跟踪思路:输入视频,用画笔圈出要跟踪的目标,然后对物体跟踪。用过opencv的都知道,这其实是camshiftdemo的工作过程。 第一步:选中物体,记录你输入的方框和物体。 第二步:求出视频中有关物体的反向投影图。

聚类分析matlab程序设计代码

function varargout = lljuleifenxi(varargin) % LLJULEIFENXI MATLAB code for lljuleifenxi.fig % LLJULEIFENXI, by itself, creates a new LLJULEIFENXI or raises the existing % singleton*. % % H = LLJULEIFENXI returns the handle to a new LLJULEIFENXI or the handle to % the existing singleton*. % % LLJULEIFENXI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in LLJULEIFENXI.M with the given input arguments. % % LLJULEIFENXI('Property','Value',...) creates a new LLJULEIFENXI or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before lljuleifenxi_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to lljuleifenxi_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help lljuleifenxi % Last Modified by GUIDE v2.5 07-Jan-2015 18:18:25 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @lljuleifenxi_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @lljuleifenxi_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before lljuleifenxi is made visible. function lljuleifenxi_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

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