[发明专利]复杂背景下动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理及电子学技术领域，涉及到一种复杂背景下高速动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置。

背景技术

目标跟踪是一项融合图像处理、模式识别、概率论及随机过程、泛函及优化和偏微分方程等多学科的复杂课题，其一直是计算机视觉领域的重要研究课题，被广泛应用在智能人机交互、医疗诊断、安防监控、汽车智能交通等方面。

目标跟踪的难题有：

1)由于视角、时间等变化造成的光照变化，由于目标旁边的物体的阴影造成的光照不均；

2)目标缩放、旋转、形变等变化；

3)目标部分遮挡、或全部遮挡；

4)目标高速运动以及造成的图像模糊；

目前目标跟踪的方法主要有基于特征匹配的、基于检测的和基于滤波预测的方法等三大类，其中比较热门的有SIFT特征匹配、MeanShiff、粒子滤波等方法。SIFT特征点匹配虽然对于目标旋转、缩放、形变等有很好的鲁棒性，但其计算量大、需要的存储空间也很大；MeanShiff即均值漂移方法，使用核直方图作为目标模型可抗部分边缘遮挡，但对全部遮挡则失去鲁棒性；粒子滤波方法采用概率论方法预测目标位置，对于遮挡有一定鲁棒性，但其计算量大、定位不够精确。因此寻找一种对弱小目标、目标缩放形变以及目标阻塞等都有很好的鲁棒性，同时又能够满足实时要求的综合方法是非常有现实意义的，同时也是必需的。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够实时自主判决当前跟踪环境以及目标类型，并自主决策采取对应的跟踪方式进行鲁棒跟踪的复杂背景下动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置，该装置利用灰度直方图作为图像的统计特征，对于噪声不敏感，同时能够很好的反映图像的复杂度，且易于硬件上的计算。

为了解决上述技术问题，本发明的复杂背景下动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置包括：

目标图像预处理单元：对输入的图像进行预处理，并选定目标；

直方图统计单元：对经过预处理后的图像进行计算和处理得到其图像的灰度直方图；

计算灰度图像特征单元：计算灰度直方图中最大灰度值x_max与非零的最小灰度值x_min之差Δx，即非零灰度值的个数；计算最大灰度值的像素的个数y_max与非零的最小灰度值的像素的个数y_min之差Δy；

判断单元：若Δx小于灰度差A，且Δy小于像素个数差阈值B，则自主判断该图像是属于低对比度、弱小目标的情况，否则自主判断该图像是属于复杂背景条件的情况；

低对比度、弱小目标跟踪单元；

复杂背景下高速运动目标跟踪单元；

跟踪结果输出单元。

本发明采用图像灰度直方图中的两种特征综合判决，分别是图像的对比度(最大和最小灰度值之差)，以及直方图中计数为非零的灰度级的个数，这两种特征易于计算同时能够有效表征图像的对比度以及灰度复杂度，以此为判据取得了很好的判决结果。

低对比度、弱小目标跟踪单元包括：

图像增强，并计算增强效果的图像灰度直方图的模块；

求取灰度级隶属度的模块：利用式(1)求取灰度级r_i从属于模糊子集A_k的程度，即隶属度μ(r_i)(i＝1，2......L-1)，L为图像的灰度级数量，A_k＝{μ(r₀)/r₀，μ(r₁)/r₁，K，μ(r_k-1)/r_k-1}，k为小于L的正整数；