[发明专利]一种基于核相关滤波的异源图像目标匹配方法

权利要求书

1.一种基于核相关滤波的异源图像目标匹配方法，其特征在于，异源图像包括参考图像I_r和待匹配图像I_c，检测由用户在参考图像I_r中选择的目标，是否在待匹配图像I_c中存在，具体包括以下步骤：

(1)在参考图像I_r中选择目标位置，目标位置对应的目标范围的宽度与高度均记为R；

步骤(1)中选择的目标位置的目标范围的宽度，假设目标宽高相等，R根据选择的目标范围单位面积梯度大小确定，单位面积梯度记为T；

其中，G_R表示目标范围的梯度和，R∈[50，200]；

目标范围的梯度和I_x和I_y分别表示水平x方向的梯度和垂直y方向的梯度，选择T最大时对应的R为目标宽度，

(2)设定初始化参数，初始化参数包括检测区域倍数pad，高斯核带宽σ，高斯目标带宽σ_o，归一化因子λ，模板尺寸Tplsz，置信度阈值Th，HOG单元C_sz；

(3)确定检测区域后并缩放图像，在参考图像I_r中，提取检测区域的HOG特征F；

(4)创建二维余弦窗W_cos，并将HOG特征F与二维余弦窗W_cos加权，得到目标特征矩阵F_w，并对目标特征矩阵F_w进行傅里叶变换得到F_w^f；

(5)将F_w^f进行自身高斯卷积运算，得到高斯核自相关K；

(6)创建高斯权重窗W_g，并对高斯权重窗W_g进行傅里叶变换得到W_g^f；

(7)将步骤(5)得到的高斯核自相关结果和步骤(6)得到的傅里叶变换结果进行系数解矩阵，得到检测器α；

(8)将待匹配图像I_c矫正为正视图，在正视图中，选择目标检测区域，提取检测区域的HOG特征F′，检测区域范围与参考图像中检测区域范围相同；

(9)将步骤(8)提取到的HOG特征F′与二维余弦窗W_cos加权，并将加权结果映射到傅里叶空间得到F_w^f'；

(10)将F_w^f'结果与F_w^f进行高斯核相关卷积，得到K'；

(11)将K'与检测器α乘积做傅里叶逆变换，得到响应矩阵，响应矩阵最大值即为置信度confi，当置信度confi大于置信度阈值Th时则匹配成功，否则认为目标未出现在待匹配图像I_c中。

2.根据权利要求1所述的基于核相关滤波的异源图像目标匹配方法，其特征在于，步骤(3)中检测区域中心位置即为目标中心，检测区域宽度R_d是目标范围宽度R的pad倍，并缩放检测区域图像到模板大小，缩放后的检测区域宽度R_d′＝(R_d/Tplsz)*Tplsz。

3.根据权利要求1所述的基于核相关滤波的异源图像目标匹配方法，其特征在于，步骤(4)中二维余弦窗为：

其中i、j分别表示二维余弦窗矩阵的横坐标和纵坐标，h、w分别表示矩阵的高和宽，i＝0，…h-1；j＝0，…w-1，w＝h＝R/C_sz；

步骤(4)具体为：W_cos与检测区域的HOG特征矩阵F进行点积运算，得到目标特征矩阵表示矩阵点积运算，并傅里叶变换得到其中f(·)表示傅里叶变换。

4.根据权利要求1所述的基于核相关滤波的异源图像目标匹配方法，其特征在于，步骤(5)中高斯核自相关K为：

其中