19、多领域图像技术：从多目标跟踪到偏振成像的创新探索

多领域图像技术：从多目标跟踪到偏振成像的创新探索

多目标跟踪系统

多目标跟踪系统是一种实时跟踪多个对象的系统。该系统基于卡尔曼滤波器和颜色特征匹配的多目标跟踪算法，在复杂室内环境下的实验表明，它能够在困难序列中跟踪多个对象，并且在多人合并和分离后也能正确跟踪。此外，该系统计算成本效益高，未来有望发展成为实时人类动作识别系统。

局部特征背景减除

在图像识别领域，检测前景对象是常见操作，常通过对图像背景建模来实现。当相机视野静态时，正确的背景模型能帮助我们轻松去除背景，剩余元素即为前景对象。然而，光照强度变化（如日落、建筑物阴影变化、行人阴影）给背景建模带来挑战，因此需要更强大的算法。

• Eigenbackground算法
  • 图像转换 ：将图像的行组合成垂直向量，公式为 (i_{h,w} \to I^n)，其中 (h) 和 (w) 是输入图像的高度和宽度，(n = hw) 是向量长度。后续 (N) 个图像 (I_i) 以向量形式记录为矩阵 (I^{n,N} = [I_1, I_2, …, I_N])。
  • 均值扣除 ：计算 (N) 个图像序列的均值向量 (\mu_b)，从每个图像向量 (I_i) 中扣除该均值，得到零均值向量 (X_i = I_i - \mu_b)，后续 (X_i) 向量记录为矩阵 (X = [X_1, X_2, …, X_N])。
  • 协方差矩阵计算 ：利用矩阵 (X) 计算协方差矩阵 (C_b = E{