均值漂移算法的研究与应用

基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法

方法。
均值漂移跟踪算法可以较准确地对视频中的目标物体进行跟踪，但是不能够得到目标物体的轮廓信息，目标物而
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｍｅｎｓｉ；ｄｅｄｔｃｉｎＣｎｏｒｔｃｉｇａｈｆＥｇｅｅｔ；ｏｔｕａｋｎｔｏｒ

所跟踪的目标，比如条件概率密度传播］均值漂移等、
１引言
人类的视觉系统是获取外界信息的主要途径，而运动目
ａｈａｉｈａｋｒｕｄｉｕｄｔｄｕｉｇＧａｓｄ１ｈｎｔｅｆｒｇｏｎｅｔｎｌｎｈａｋｏｎｔｔｅｓｍｅｔｍｅｔｅｂｃｇｏｎｓｐａｅｓｎｕｓｍｏｅ．Ｔｅｈｏｅｕｄｒｃａｇｅａｄｔｅｂｃｇｕｄｒｒｒｃａｇｅａｅｏｔｉｅｒｍｈｏｅｒｕｄａｄｂｃｇｏｎｍａｅｒｓｅｔｅｙｅｔｎｌｒｂａｎｄｆｏｔｅｆｒｇｏｎｎａｋｕｄｉｇｅｐｃｉｌ．Ｔｅｆｒｇｏｎｅｔｎｌｍｉｕｈｒｖｈｏｅｕｄｒｃａｇｅｎｓｔｅｒ
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡｎｏａｋｎｇｒｔｓｄｏｅｎＳｉｔａＣｏｔｕｒＴｒｃｉｇＡｌｏｉｈｍＢａｅｎＭａｈｆｎｄＥｄｇｔｃｉｎｅＤｅｅｔｏ
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基于模型的聚类算法

基于模型的聚类算法基于模型的聚类算法是一种利用数据样本建立统计模型的无监督聚类算法。

该算法通过对数据样本进行统计分析，建立适合数据分布的概率模型，然后根据数据样本与概率模型之间的符合程度进行样本划分，得到不同类别的聚类结果。

常见的基于模型的聚类算法包括高斯混合模型聚类（GMM）、期望最大化算法（EM）、均值漂移聚类、马尔可夫随机场聚类等。

以下分别对这些算法进行介绍：1. 高斯混合模型聚类（GMM）高斯混合模型聚类是一种基于统计分布的聚类算法，它假设每个类别的数据分布符合多元高斯分布，即用n维正态分布描述样本的数学模型。

算法中需要估计每个类别的均值、协方差矩阵和权重系数，通过期望最大化算法（EM）来完成模型参数的求解。

当模型参数确定后，样本根据其符合模型的程度来被分配到不同的类别。

2. 期望最大化算法（EM）期望最大化算法是一种求解高斯混合模型参数的迭代算法。

它假设所有样本在每次迭代中都来自于一个隐变量，即隐含数据。

在每次迭代中，该算法通过计算每个隐含数据类别在当前参数下的期望值和最大化参数的对数似然来更新参数。

3. 均值漂移聚类均值漂移聚类是一种基于密度的聚类方法，它通过计算样本点在当前密度估计函数下的梯度方向，来确定下一个更新位置，并不断迭代该过程，直到满足停止条件为止。

该算法能够自适应地发现数据分布的多峰性，适用于非球形分布的数据聚类。

4. 马尔可夫随机场聚类马尔可夫随机场聚类是一种基于图模型的聚类方法，它将样本的聚类问题转化为图上的标签传播问题。

算法的核心是利用每个样本点周围的邻居点信息作为先验概率，计算每个样本点属于某一类别的后验概率，然后通过标签传递来更新样本的类别。

该算法能够处理不同形状和大小的聚类簇，适用于空间大、样本稀疏的数据聚类。

基于模型的聚类算法具有计算复杂度低、可调参数少、更适合于多峰分布的数据等优点。

但由于该算法假设数据分布符合某一种概率模型，所以对于不符合假设的数据分布，其聚类效果可能会受到影响。

计算机图形学算法面试题及答案

计算机图形学算法面试题及答案计算机图形学是研究如何使用计算机生成和处理图像的学科。

在图形学算法面试中，面试官通常会问一些关于图形学中常见算法的问题。

这些问题涵盖了基本的数学运算、数据结构和图像处理原理等方面。

以下是一些常见的计算机图形学算法面试题及其答案。

1. Bresenham 线段生成算法是什么？如何优化？Bresenham 线段生成算法是一种用于在离散化的笛卡尔坐标系中生成直线的算法。

它通过寻找最接近理想路径的像素来逐步生成线段。

算法的基本思想是计算连续像素之间的差值，并使用该差值来决定下一个像素的位置。

优化方法包括使用对称性减少计算量、使用整数运算代替浮点运算以提高速度等。

2. DDA 算法和 Bresenham 算法有何区别？DDA (Digital Differential Analyzer) 算法是另一种用于生成直线的算法。

与 Bresenham 算法不同，DDA 算法使用浮点数运算来计算每个像素的坐标。

这使得 DDA 算法更易于理解和实现，但在处理大量像素时，速度较慢。

3. 什么是光线追踪算法？光线追踪算法是一种用于生成逼真图像的渲染算法。

它通过模拟光线在场景中的传播路径，计算光线与物体交互的方式来生成图像。

与传统的基于多边形的渲染算法不同，光线追踪算法可以模拟更复杂的光照效果，如阴影、反射、折射等。

4. 什么是均值漂移算法？均值漂移算法是一种用于图像分割和聚类的算法。

它通过对数据点周围的局部密度进行估计，将相似的数据点聚集到一起，从而实现图像的分割。

算法的基本原理是通过不断移动数据点的均值来逐步收敛于聚类的中心。

5. 傅里叶变换在图形学中有哪些应用？傅里叶变换在图形学中有广泛的应用。

其中一种常见的应用是图像滤波。

通过将图像转换到频域进行滤波，可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等效果。

另外，傅里叶变换还可以用于纹理分析、形状匹配等图形学任务。

6. 列举几种曲线插值算法。

曲线插值是一种通过已知点来近似生成曲线的技术。

改进的均值漂移和粒子滤波混合跟踪方法

ｔｃｉｇｃｎｉｏｏｉｒｖｒｃｉｇａｃｒｃｎｒｄｃｃｍｐｔｔｎｏｌｘｔ．Ｔｅｅｐｒｎａｅｕｔｒｖｈｒｋｎｏｄｔｎｔｍｐｏｅｔａｋｎｃｕａｙａｄｅｕｅｏｕａｉｃｍｐｅｉａｉｏｙｈｘｅｍｅｔｒｓｌｐｏｅｔｅｉｌｓｓｐｒｒｙｏｅｐｏｏｅｔｏ，ｔｅａｅａｅｏａｈｆａ ’ｏｅａｉｎｔｆｔｉｔｏｓｌｓｈｎｈｌｆｃａｓｃｂｂｉｕｅｏｉｆｔｒｐｓｄｍｅｈｄｈｖｒｇｆｃｒｍｅｐｒｔｉｏｓｍｅｈｄｉｅｓｔａａｆｌｓｉｙｒｄｉｔｈｅｏｍｅｈｏａｇｒｈｌｏｉｍ，ａｄｉｏｕａｉｎｃｍｐｅｉｓａｓｅｓｔａｌｓｉｙｒｇｒｈｔｎｔｃｍｐｔｔｏｌｘｔｉｌｏｌｓｈｎｃａｓｂｂｉａｏｔｍ．ｓｏｙｃｄｌｉ
李科徐克虎，，黄大山
（装甲兵工程学院控制工程系，北京１０７）００２（￥通信作者电子邮箱ｌｅｉｔｎ６．ｏ）ｉａｘｉ＠１３ｃｍｋｕａ
摘
要：为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性，出一种基于均值漂移和粒子滤波的混合跟踪提
Ｋｅｏｄ：ｏｊｃｔｃｉ；ｍａｈ；ｐｒｃｌｒｅａｐｉｇｒｅｓｏｓｙｗｒｓｂｅｔｒｋｎａｇｅｎｓｉａｉｅｆｔ；ｒｓｍｌ；ｐｏｓｎｉｔｆｔｌｉｅｎｃｅ

视频检测和运动目标跟踪方法总结

视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。

一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。

光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。

优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。

缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。

且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。

二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。

1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。

视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。

优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。

缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。

而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。

2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。

三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。

三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。

运动背景下移动目标分割定位算法研究

ｆｒｏｍｍｅａｎｓｈｉｆｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｒｅａｌｉｚｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｖｉｎｇｓｃｅｎｅｓ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ；ｍｅａｎｓｈｉｔｆ
１背景运动补偿及帧间差分
背景运动补偿主要包括角点的提取，角点的匹配，外点的去除鲁棒估计算法以及仿射变换矩阵的计算。利用补偿后的参考帧与当前帧进行帧间差分得到差分图像。
１．１Ｈａｒｒｉｓ角点提取
Ｈａｒｒｉｓ角点检测 ¨ 叫相对于ＳＩＦＴ角点检测简单实时性好，满足我们的要求，比如美国中央佛罗里达大学计算机视觉实验室开发出的基于Ｍａｔｌａｂ的ＣＯＣＯＡ系统用的就是Ｈａｒｒｉｓ角点检测。Ｈａｒｒｉｓ角点是指图像灰
徐克虎（１９６３一），男（汉族），安徽蚌埠人。博士，教授，主要研究方向为系统仿真技术。Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｎｄｘｗｔｚ＠１２６．ｃｏｍ。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗｇｄｇｃａｃ．ｃｎ

自动阈值算法

自动阈值算法是一种用于二值化图像的算法，它可以自动地确定图像中的像素值应该是1还是0。

这种算法通常被用于数字图像处理中的图像分割、目标识别和特征提取等任务。

自动阈值算法的基本思想是通过统计图像中像素的灰度值分布情况来确定阈值。

常用的自动阈值算法有以下几种：
1. Otsu算法：Otsu算法是最常用的自动阈值算法之一。

它通过计算图像中像素的灰度值分布直方图来确定阈值，使图像中两个类别（1和0）的类间方差最小。

Otsu算法的优点是快速且准确，但对于噪声较多的图像可能会出现误分类的情况。

2. 均值漂移算法：均值漂移算法是一种基于局部均值的图像分割算法。

它可以自动地确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理噪声较多的图像，但对于复杂的图像可能会出现误分类的情况。

3. 基于支持向量机的算法：基于支持向量机的算法是一种基于机器学习的自动阈值算法。

它可以通过训练支持向量机模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。

4. 基于神经网络的算法：基于神经网络的算法是一种基于人工神经网络的自动阈值算法。

它可以通过训练神经网络模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。

该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。

总之，自动阈值算法可以帮助我们快速地对大量的二值化图像进行分类和处理，但需要根据具体的应用场景选择合适的算法。

一种对光照变化鲁棒的均值漂移跟踪方法

ａｐｒｎｏｏｆａｂｅｔｄｐｎｓｕｏｈｌｍｉａｉｎｃｎｉｏｓｔｅｖｅｉｇｇｏｔｙａｄｔｅｃｍｅａｐａｅｔｃｌｒｏｎｏｊｃｅｅｄｐｎｔｅｉｕｎｔｏｄｔｎ，ｈｉｗｎｅｍｅｒｎｈａｒｌｏｉ
０ｃ．２０ｔ０７
一
种对光照变化鲁棒的均值漂移跟踪方法
王永忠潘泉赵春晖程咏梅
（西北工业大学自动化学院西安７０７）１０２
摘
要：颜色作为一个有效的视觉特征，被广泛的用于基于表面模型的跟踪中。但在跟踪过程中，由于光照、视角
及摄像机参数等的变化，往往会造成目标颜色的改变，使得跟踪不稳定。该文提出了一种新的基于局部背景动态修正模糊颜色直方图的均值漂移跟踪方法，在颜色一空间域运用核密度估计建立目标的模糊颜色直方图模型，利用目标的局部背景动态修正目标模型，克服了基于传统颜色直方图建立目标模型时对于光照变化较为敏感的缺点。实验验证了该文算法可以平滑相似性表面，减小局部极值点对跟踪的影响，在光照剧烈变化的情况下能够实时鲁棒地跟
ｃｉｖｏｕｔａａｈｅｅｒｂｓｎｅｉｂｅｆａ－ａｅｔａｋｎｎｅａｙｎｌｍｉａｉｎｃｎｉｏｓｄｒｌｌｒｍｅｒｔｒａｃｉｇｕｄｒｖｒｉｇｉｌｕｎｔｏｏｄｔｎ．ｉＫｅｒｓＴａｋｎ；Ｖａｙｎｌｙｗｏｄ：ｒｃｉｇｒｉｇｉｕｍｉａｉｎＤｙａｉｏｒｃｅｕｚｏｏｉｔｇａ；ｅｎｈｆｌｎｔｏ；ｎｍｃｃｒｅｔｄｆｚｙｃｌｒｈｓｏｒｍＭａｓｉｔ