[发明专利]一种快速稳定的对比度跟踪方法

说明书

本发明提出一种快速稳定的对比度跟踪方法。该方法首先从当前帧视频图像中提取波门图像，然后对该波门图像做平滑处理，接着再对该波门图像构建一个积分图像，最后通过这个积分图像快速找到波门图像中对比度最强的所有子窗口的中心坐标，对这些子窗口的中心坐标求平均并取整后作为当前帧视频图像中目标所在的位置。本发明应用积分图像技术，大幅减少计算量，从而实现了目标的快速跟踪；同时，本发明利用了所有对比度最强的子窗口中心坐标信息，提高了跟踪的精度和稳定性。

技术领域

本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种快速稳定的对比度跟踪方法。

背景技术

目标跟踪在安全监控、汽车辅助驾驶、红外制导、计算机视觉等领域有着广泛的应用。目标跟踪通常是指在图像序列中对感兴趣的图像区域或目标对象进行精确定位，甚至获取目标的几何、颜色、纹理信息。由于目标本身及周边环境复杂多变，因此，寻找一种快速而鲁棒的目标跟踪方法仍是当前计算机视觉领域中的一个极具挑战性的研究课题。

目前军事应用(包括红外和可见光目标跟踪)中的目标跟踪方法分为两大类：一类是对比度跟踪，另一类是相关跟踪(张然,吕高杰,张国华.光电目标图像自动跟踪技术研究，电光与控制，2008第15卷第9期，65-68)。对比度跟踪，又称波门跟踪，是通过比较目标与背景之间的对比度来自动跟踪目标的一种方法。该方法根据跟踪参考点的不同，可分为三种：基于边缘的对比度跟踪法(刘火平,吴钦章,刘扬,曹晓伟，多边缘法实现对高速扩展目标解体的自动跟踪，光电工程,2010，第37卷第11期，8-13)、基于形心的对比度跟踪法(任晓伟,李晋惠,梁向阳，一种空中运动多目标形心跟踪方法，西安工业学院学报,2004,第24卷第4期，344-348)、基于峰值的对比度跟踪法(雷涛，光电成像动态目标稳定跟踪技术研究，中国科学院光电技术研究所)。基于峰值的对比度跟踪是以目标图像上最亮点或最暗点作为跟踪参考点的一种跟踪方法，该方法容易受噪声的影响，故一般在跟踪前先做平滑处理，且不是将像素作为观测单位，而往往用子窗口(即尺度较小的图像块)作为观测单位，然后在波门图像中通过逐一比较各子窗口的对比度来实现目标跟踪。

传统峰值跟踪方法的流程是：1)从t时刻的这一帧视频图像中提取波门图像；2)对波门图像做平滑处理；3)以波门图像的左上角为起点，从上到下，从左往右，逐一比较各子窗口内所有像素的灰度值之和，以灰度之和的最大值或最小值所对应的第一个子窗口的中心作为t时刻目标所在位置，也即完成了目标跟踪。从这个流程可以看出，该方法的计算量主要取决于两个因素，一个是波门图像的大小，另一个是子窗口的大小。在实际工程中，为了满足实时性要求，波门和子窗口的尺寸往往不能太大。然而，由于波门图像不够大，即目标搜索范围不够大，可能导致目标跟丢，尤其对于快速目标，因此，传统方法的实时性与抗干扰能力很难兼具；由于可能存在多个子窗口内的所有像素灰度值之和相同，故此时若能将这些子窗口的信息全部利用起来，跟踪将会更稳定。

积分图像是由Paul Viola在2001年一篇关于快速人脸检测的论文中提出的(PaulViola，Michael Jones，Rapid object detection using a boosted cascade of simplefeatures，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，511-518)，目前已广泛应用于图像处理、图像检索、图像拼接、模式识别、目标检测、目标跟踪等领域，以加快计算速度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种快速稳定的对比度跟踪方法，运用积分图像技术大幅减少搜索比较时的计算量，从而在保证实时性的前提下可以扩大目标搜索范围，更大程度上保证目标不丢失，同时利用所有具有相同最大值或最小值的子窗口位置信息，从而提高目标跟踪的稳定性。

解决上述技术问题的技术方案为：一种快速稳定的对比度跟踪方法，步骤如下：

第一步、提取视频图像的波门图像；

第二步、对波门图像I生成积分图像G；