[发明专利]一种目标跟踪方法

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括：

对所使用的红外探测器进行标定，获取红外探测器的标定系数；

使用形态滤波算法对原始的红外图像进行预处理；所述红外图像为空天背景的红外图像；

对预处理后的图像的全图进行目标搜索，获取所有符合预设条件的潜在目标；

提取所获取的各个潜在目标的目标特征；

根据各个潜在目标的目标特征，在至少两帧图像之间进行特征匹配，确定各个目标；

进行目标轨迹关联，对各个目标进行排序，进行多目标跟踪；

其中，使用如下的滤波算子对原始的红外图像进行预处理：

其中，S为滤波算子；

使用滤波算子S对I(m,n)做卷积运算，I(m,n)为图像像素灰度值矩阵，得到形态滤波后的图像灰度值矩阵G：

G(m,n)＝I(m,n)·S；

所述提取所获取的各个潜在目标的目标特征包括：

使用目标分割的方法对所获取的潜在目标进行分割、计算，得到各个潜在目标的大小、位置和灰度均值；

计算各个潜在目标的位置附近的背景均值，得到目标灰度总值；

计算潜在目标的辐射值；

所述根据各个潜在目标的目标特征，在至少两帧图像之间进行特征匹配，确定各个目标包括：

将当前帧图像中的各个潜在目标的目标特征与前一帧中对应的已确认目标的目标特征进行特征匹配；

将符合特征匹配条件的潜在目标确定为目标；

如果当前帧图像中的某一个潜在目标的特征值包括：所述潜在目标的大小S₁、位置(M₁,N₁)、灰度均值I₁和辐射值Hf₁；前一帧图像的对应的已确认目标的特征值包括：大小S_a、位置(M_a,N_a)、灰度均值I_a和辐射值Hf_a；

则通过如下的公式进行特征匹配：

F_min＝(S₁-S_a)²+(M₁-M_a)²+(N₁-N_a)²+(I₁-I_a)²+(Hf₁-Hf_a)²；

其中，F_min为匹配值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取红外探测器的标定系数包括：

从红外探测器得到的红外图像中提取灰度数据，根据所提取的灰度数据计算图像灰度均值；

获取所述红外图像对应的黑体温度数据，将所述黑体温度数据转化为黑体辐射亮度值；

根据所得到的图像灰度均值和黑体辐射亮度值，建立图像灰度均值和黑体辐射亮度值的对应关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下的公式计算图像灰度均值：

其中，DN为图像灰度均值，I(m,n)为图像像素灰度值矩阵，图像的分辨率为M×N。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下的公式得到图像灰度均值和黑体辐射亮度值的对应关系：

K＝a*DN*DN+b*DN+c；

其中，a、b和c为标定系数，K为黑体辐射亮度值，DN为图像灰度均值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的图像的全图进行目标搜索，获取所有符合预设条件的潜在目标包括：

对预处理后的图像做如下处理：

H(m,n)＝G(m,n)·T；

其中，H(m,n)为处理后的图像灰度值矩阵，卷积算子T为：

在处理后的图像灰度值矩阵H(m,n)中选取局部最大值作为潜在目标。