一种基于CamShift算法和随机Hough变换的球形目标跟踪算法

张晨+王红茹+丁文+王云辉+钱康

摘 要 为提高视觉移动机器人对球形目标的跟踪精度与实时性，文章利用CamShift算法具有依靠颜色模型能够对目标快速跟踪的特点，并结合随机Hough圆变换提出一种实效球形目标跟踪算法。实验结果表明，提出的方法能够实现简单室内环境下球形目标的快速准确跟踪。

关键词 目标跟踪；球形目标；CamShift算法；随机Hough变换

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）04-0054-02

计算机视觉应用中，目标跟踪一直是研究的热点内容之一。而在目标跟踪研究中，最值得关心的就是跟踪算法的实时性和准确性。为此，相关学者提出了很多不同的方法，其中应用最为广泛的是Gary R Bradski提出的基于自适应均值漂移（Continuously adaptive mean shift，CamShift）算法。CamShift算法依靠视频图像的色彩信息来实现对目标的跟踪，其运算速度快且比较适合不太复杂的背景下的目标跟踪，因此适合室内移动机器人对目标的跟踪。

而对于基于视觉的室内移动机器人目标跟踪，仅仅依靠CamShift这种依靠颜色模型的跟踪方法，无法在照度不均的情况下获得圆形目标物的精确位置信息。而随机Hough圆变换具有对圆形目标识别精度高且速度快的特点。为此，本文提出采用CamShift算法与随机Hough变换结合的方法以实现对球形目标的快速、准确跟踪。

1 算法原理

1.1 CamShift算法介绍

CamShift算法实际上是连续自适应的MeanShift算法的简称。该算法降低了由光照亮度变化对跟踪效果的影响，并且利用基于像素颜色概率分布信息进行目标跟踪的方法，使算法的效率比较高。……