利用紅外光譜儀的網(wǎng)球比賽運動目標跟蹤方法*

王慧玲， 許 寧， 楊景元， 雷 魏

(1.西藏大學(xué) 教育學(xué)院，西藏 拉薩 850000；2.西藏大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，西藏 拉薩 850000)

網(wǎng)球比賽中，對球及球員的有效快速跟蹤對于比賽視頻的錄制至關(guān)重要，而自動跟蹤球和球員面臨著一些挑戰(zhàn).如球在不同角度或視野中都非常小，且很多時候球可能是不可見的.尤其在跟蹤網(wǎng)球的背景下，由于球不僅小而且速度快，噪聲是一個很大的問題，圖像中經(jīng)常出現(xiàn)噪聲，干擾目標檢測的過程[1-2].

文獻[3]提出一種背景差分檢測法，能夠消除部分背景噪聲，但是不能消除全部噪聲，且通常需要額外的濾波操作.為了克服由于拍攝的圖像質(zhì)量差而引起的限制，文獻[4]提出了一種改進的背景差分檢測方法，使用背景差分檢測獲得二值圖像映射和測量集，并應(yīng)用高斯混合模型處理目標跟蹤中的一些不確定性因素，但是在跟蹤檢測大的圖像或物體時，會消耗更多的處理時間.文獻[5]中提出了基于多假設(shè)跟蹤器的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，對一組離散度檢測信號進行分區(qū)用以跟蹤，但是并沒有對多目標進行有效跟蹤.文獻[6]提出了針對球員的檢測和跟蹤方法，通過支持向量分類獲得球員的準確球場分割區(qū)域，并采用粒子濾波器進一步提升性能.文獻[7]針對網(wǎng)球視頻的自動標注提出了網(wǎng)球的自動分析方法，將視頻延伸為具有精度的單個視頻截圖，在合適的位置分類球的區(qū)域軌跡.該方法對慢速球具有較好的跟蹤效果，但是在光照影響或快速球的情況下，效果欠佳.文獻[8]使用網(wǎng)球比賽的自動標注技術(shù)結(jié)合粒子濾波器，對網(wǎng)球運動進行平滑化識別和軌跡觀察，這種方法一般只適用于跟蹤候選網(wǎng)球.本文提出一種基于紅外光譜儀的網(wǎng)球運動目標跟蹤方法.

1 基于紅外光譜儀的運動目標跟蹤方法

首先采集運動目標的干涉圖復(fù)原光譜，將其與實際光譜進行相位差比對，接著構(gòu)建動態(tài)觀測模型，在創(chuàng)建完這個模型之后，在當(dāng)前幀和下一幀之間利用局部背景加權(quán)確定目標標記，在所創(chuàng)建的背景圖像中執(zhí)行邏輯與操作并獲得圖像加權(quán)結(jié)果，最后利用局部搜索算法動態(tài)更新粒子動態(tài)觀測模型，提出的方法框架如圖1所示.

1.1 紅外光譜儀采集處理

紅外光譜儀采用PCI的多通道采集卡結(jié)合CPLD作為控制核心，對運動目標進行多路同步采集，采用32位AADC數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片作為數(shù)模轉(zhuǎn)換，并用程控增益放大器進行信號放大[9].采集時通過切光的辦法減少自然光干擾，并通過相敏檢測與可編程方法器的方法提高信號信噪比，改善對弱信號的采集.完整的光譜圖不僅需要使用動鏡掃描較長的距離，還要求在較小的間隔內(nèi)對干涉圖進行抽樣.但是民用光譜儀的動鏡掃描距離是有限的，其干涉圖信號光程差也是有限的.因此需要對多邊采集到的運動目標進行傅里葉變換，但在光程差截取范圍之外的干涉信息將丟失，造成變換后的光譜圖與理想值存在差距.本文通過旁瓣操作來減小誤差，還原紅外光譜圖信息.首先通過單色光分析運動目標截止對光譜復(fù)原的影響，其傅里葉變換為單色譜線.單色光經(jīng)過截止后相當(dāng)于原函數(shù)乘以一矩形窗函數(shù)，對其做傅里葉變換后會在單色譜線兩邊出現(xiàn)逐漸減弱的旁瓣振蕩，若要更好地光譜復(fù)原，需要盡可能減小旁瓣.文中采用旁瓣函數(shù)代替矩形函數(shù)實現(xiàn)對運動目標的截取，可以緩和矩形窗函數(shù)截止造成的不連續(xù)性.

由采集模塊采集干涉圖復(fù)原的光譜與實際光譜存在一定的相位差，相位誤差將造成干涉圖函數(shù)中的余弦項發(fā)生變化.干涉圖數(shù)據(jù)點采集漂移引起的相位誤差通常在單邊帶干涉信號采集中出現(xiàn)，因此采用Forman相位矯正法[10]，先計算短雙邊干涉圖的相位誤差函數(shù)，再通過誤差函數(shù)與干涉圖卷積得到雙邊干涉圖，最后對雙邊干涉圖做傅里葉變換實現(xiàn)相位矯正.

1.2 動態(tài)觀測模型

動態(tài)觀測模型負責(zé)管理運動目標圖像連續(xù)幀之間狀態(tài)的演變，假設(shè)動態(tài)觀測模型p(Xt|Xt-1)，公式如下：

Xt=Xt-1+Vt+ε(x.y.h.a).

速度向量Vt的噪聲ε(x.y.h.a)滿足零均值高斯分布，將Vt和Xt替換，獲得動態(tài)觀測模型：

1.3 背景加權(quán)目標標記

背景在目標跟蹤中作用很大，對于兩個相似的目標，利用背景往往可以很好地區(qū)分，因此將目標背景信息融入到目標跟蹤中非常必要[11]，目標背景模型的權(quán)重計算公式如下：

(1)

1.4 局部搜索算法

局部搜索算法是通過考慮當(dāng)前和下幀之間的差分來找到候選網(wǎng)球的技術(shù).選擇局部搜索的原因是網(wǎng)球通常是快速移動的，它將在連續(xù)幀中占據(jù)一個完全不同的像素集，在該連續(xù)幀中，緩慢移動的目標會有重疊.估計球和球員的灰度水平，需要考慮燈光、陰影和距離變化等影響因素.先獲得最佳跟蹤邊界，再通過當(dāng)前和前一時間步優(yōu)化速度向量為：

XBest,t和XBest,t-1分別為時間步t和t-1的最佳配置，若粒子直方圖交叉核相對于d*的平均值小于T，則更新粒子集.為了跟蹤效果更好，基于局部搜索算法迭代更新獲取的最佳粒子，并執(zhí)行偏移運動以得到新的最佳解，直至最佳解逼近運動目標的似然值.

2 實驗結(jié)果

實驗在來自澳大利亞網(wǎng)球公開賽和溫布爾頓公開賽的視頻序列上進行，實驗采用式(2)計算跟蹤的成功率:

(2)

式中ROIG表示實況狀態(tài)，ROID表示檢測狀態(tài).在所有幀中計算成功率，在每個幀中，當(dāng)這個分數(shù)大于0.5時，則將其當(dāng)作如表1所示的成功.實驗中檢測了1 000個幀，其中有50%的幀可以觀測到網(wǎng)球，實驗在不同照明條件、角度、速度下檢測球和球員的跟蹤效果，并將本文的方法與文獻[4]、文獻[6]、文獻[7]的方法進行對比.

表1 目標跟蹤成功率

從表1可以看出，本文的方法目標跟蹤成功率保持在了90%以上，比文獻[4]、文獻[6]、文獻[7]方法的成功率均高.這是因為提出的方法通過動態(tài)觀測模型提高了識別球和球員的跟蹤精度，并采用目標加權(quán)對背景進行目標標記，提高了目標的跟蹤成功率.

3 結(jié) 論

本文提出一種基于紅外光譜儀的網(wǎng)球運動目標跟蹤方法，采用紅外光譜儀中采集模塊采集運動目標的干涉圖復(fù)原光譜，與實際光譜進行相位差比對，構(gòu)建動態(tài)觀測模型，采用局部背景加權(quán)標記運動目標，最后通過局部搜索算法自適應(yīng)更新動態(tài)觀測模型，完成對運動目標的自動跟蹤.實驗在來自澳大利亞網(wǎng)球公開賽和溫布爾頓公開賽的視頻序列上進行.實驗結(jié)果表明，提出的方法在不同的背景、光照、角度變化的情況下能保持較高的跟蹤成功率.

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