混合高斯模型与CamShift算法结合的台球跟踪方法

图像中运动 目标的跟踪技术通常是在 目标检测的基础上进行的，在视频图像序列中的每-帧图像中找到感兴趣的运动对象，来实现 目标的跟踪。

利用运动 目标检测的图像差分算法对背景图像与前景图像进行分割，从而得到当前图像帧中运动对象区域。在目标检测的差分算法方面，常用的方法有光流法IIJ、咒差分法拉J、背景差分法3l，本文采用基于混合高斯模型[4-5]的背景差分法对台球进行榆测，这种方法相较于背景不能实时更新的背景差分法有较好的实验结果，通过这种算法可以将台球桌面背景下的台球分割出来从而得到台球的轮廓。

在轮廓提取方面，为了能很好地分割出每个台球的轮廓，论文分析图像处理中边缘检测和形态学变换的方法，提出 -种圆拟合与中心计算的解决方案，可以较好地得到台球的边缘轮廓♂合 CamShift算法可以自适应调整跟踪窗口的尺寸大小的特点，根据 目标分割时所得到的台球轮廓以及边缘信息，有效地跟踪台球，然后采用Kalman滤波器对运动 目标进行预测估计，这样就能计算出每个台球的运动轨迹。本文在 PC机上采用 VC与 OpenCV进行实验，马令证了这种方法的可行性。

1混合高斯模型Stauffer和Grimson提出混合高斯模型14-51对视频中的背景进行建模，假设从输入视频序列图像开始到f时刻，当前图 像 帧 中 像 素 点 、，1的 取 值 集 合 为。， ....，X，l(xo， ，i)l 1≤i≤t，其中1为视频图像郑其中，，X .， 为像素点x。，yo)-t时刻前的历史像素值。

将像素点 ，1的所有J力史像素值用 个高斯分布概率函数来近似，那么观察到的当前f时刻该像素点的像素值的概率函数为公式 (1)尸 )：∑K，，7 ， ，∑， ) (1)基金项目：国家自然科学基金项目 (60874002)；上海市教委重点科技创新项目作者简介：袁 伟(1989-)，男，汉，江西景德镇市人，上海理工大学光电信息与计算机工程学院，硕士研究生，研究方向：机器视觉，I 海，200093王朝立(1965.)，男，汉，河南省洛阳市人，上海理工大学光电信 g-5 算机工程学院，教授，博士生导师，研究方向：机器人控制，l-海，2130093张旭飞(1988-)，男，汉，湖北天门市人，E海理工大学光电信息与计算机工程学院.硕士研究生，研究方向：机器视觉， 海，200093·10·