[发明专利]一种红外序列图像的可跟踪性判别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种红外序列图像的可跟踪性判别方法，属于红外目标探测识别领域。

背景技术

可跟踪性分析是为跟踪算法服务的，用来判断目标区域是否适用于某种跟踪算法。不同的跟踪算法在计算量、跟踪精度等性能指标上有很大的差异，同时，由于在成像跟踪系统中的目标尺寸、形状、灰度及其分布、图像的分辨率等都可因为环境条件的不同而有较大的差异，因此当选择的跟踪算法不合适时，跟踪结果往往效果很差。同时较差的环境条件和相机抖动等因素造成成像质量较差，进而影响跟踪性能的情况也屡见不鲜。

为了提高序列图像的跟踪性能，文献《从移动背景红外序列图像中检测运动目标》(曹炬等，电子与信息学报，2005年01期)论述了使用三对图像进行差分，每对图像之间相差两帧，差分获得跟踪目标的方法。文献《红外图像序列的目标增强和检测》(张风超等，红外与激光工程，2004年04期)论述了利用红外图像目标和背景区域局部纹理特征的差异来增强目标和背景区域的对比度。文献《基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量》(巨西诺等，光子学报，2014年07期)论述了使用尺度不同的基准图和实时影像度量遥感影像的可匹配性问题。文献《基于特征匹配的影像可匹配性研究》(安如等，红外与激光工程，2005年04期)论述了使用信息熵和累加梯度值度量影响可匹配性问题。专利《红外图像序列中弱小目标的检测和跟踪方法》(敬忠良等)公开了一种红外图像序列中弱小目标的检测和跟踪方法。专利《一种实时红外图像目标跟踪方法》(孙宁等)公开了一种实时红外图像目标跟踪方法，根据相关性分析，对红外图像目标进行实时跟踪。专利《一种复杂背景下红外弱小目标检测和跟踪方法》(李映等)公开了一种复杂背景下红外弱小目标检测与跟踪方法，使用多特征跟踪解决复杂背景条件下的跟踪不稳定问题。专利《基于多特征图像和均值漂移的红外目标跟踪方法》(杨杰等)公开了一种基于多特征图像和均值漂移的红外目标跟踪方法，主要是通过提取多种特征对目标进行跟踪。文献《Matchability-orientedfeatureselectionforrecognitionstructurelearning》(H.Yamakawa，Proceedingsofthe13thInternationalConferenceonPatternRecognition，1996)定义目标可匹配性是针对匹配选取特征，并提出了可匹配性特征提取方法。

以上文献使用多种角度来提高跟踪性能，然而，国内外已公开发表的非专利文献和专利文献中，均未发现有从红外图像的角度计算红外序列图像可跟踪性置信度，进而为红外序列图像预处理和红外序列图像跟踪算法选择提供依据的方法。

发明内容

本发明解决的技术问题是：较差的环境条件和相机抖动等因素造成红外序列图像的成像质量较差，进而影响跟踪性能的情况屡见不鲜。同时，红外成像跟踪系统中的目标尺寸、形状、灰度及其分布、图像的分辨率等都可因为环境条件的不同而有较大的差异，从而造成同一组红外序列图像使用不同的跟踪算法在计算量、跟踪精度等性能指标上有很大的差异。为了判别红外序列图像的成像质量对跟踪性能的影响，解决判别红外图像是否需要预处理的问题；同时为了针对红外序列图像选择合适的跟踪算法，解决跟踪算法选择问题，本发明提出了红外序列图像的目标可跟踪性判别方法。

本发明的技术方案是：一种红外序列图像的可跟踪性判别方法，包括单帧图像特征提取模块、单帧图像可检测性分析模块、序列图像可跟踪性分析模块和置信度判别模块；

单帧图像特征提取模块：对待跟踪视频中的每幅图像提取特征，包括图像质量特征提取模块、目标特征提取模块、背景特征提取模块；

单帧图像可检测性分析模块：根据单帧图像特征提取模块提取到的单帧图像特征，使用基于随机森林的分类器对图像特征进行分类，根据分类结果获得单帧图像可检测置信度；

序列图像可跟踪性分析模块：提取序列图像相邻帧之间的图像熵、目标特征以及目标和背景的差异特征，获得红外序列图像可跟踪置信度；或根据单帧图像可检测置信度的输出结果，获得红外序列图像可跟踪性的置信度；

置信度判别模块：对得到的红外序列图像可跟踪性的置信度进行判断，大于50％表示可对红外序列图像进行跟踪，小于等于50％表示不可对红外序列图像进行跟踪。