[发明专利]一种基于核函数质心漂移的红外成像目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于核函数质心漂移的红外成像目标跟踪方法，包括如下步骤：步骤1，输入红外图像；步骤2，在当前帧红外图像中选取对应目标区域，获得模板图像，确定模板图像的全局阈值；步骤3，根据模板图像中心灰度均值确定目标灰度分布范围，构造核函数，将模板图像映射转换为质量图像，记录目标图像总质量以及目标模板二值图像；步骤4，输入新一帧红外图像，在目标预测位置提取用于对比的波门图像，计算最终波门位置坐标；步骤5，将迭代后的波门图像映射到质量图和目标模板二值图像，计算跟踪结果与模板目标间的重合度和质量相似度，并更新目标模板；步骤6，跳转至跟踪步骤4，直至收到停止跟踪指令。

主权项

1.一种基于核函数质心漂移的红外成像目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入红外图像；步骤2，输入跟踪波门的初始位置坐标(x0,y0)、宽度M和高度N，作为跟踪起始，在当前帧红外图像中选取对应图像区域，获得模板图像Xtrg；步骤3，对模板图像Xtrg统计模板图像灰度直方图，采用最大类间方差法计算模板图像灰度阈值，像素按照灰度分为两类，根据模板图像Xtrg中心位置灰度均值gcenter确定目标灰度分布范围，并获得目标二值化图像Btrg；步骤4，利用目标灰度统计直方图构造核函数，将模板图像Xtrg映射转换为质量图像Mtrg，计算波门中质心位置，同时记录目标总质量msum；步骤5，输入下一帧红外图像，在目标预测坐标位置(x0,y0)提取用于对比的波门图像Xcmp，利用迭代运算，计算最终波门位置坐标(xout,yout)；步骤6，利用步骤3中确定的目标灰度分布范围和步骤4中构造的核函数将迭代后的波门图像映射到质量图Mcmp'和二值图像Bcmp'，计算跟踪结果与目标模板间的重合度和质量相似度，并更新目标图像；步骤7，跳转至跟踪步骤5，直至收到停止跟踪指令；步骤2包括：输入跟踪波门的初始位置坐标(x0,y0)、宽度M和高度N，(x0,y0)表示波门左上顶点在输入红外图像第x0行、第y0列，在输入红外图像中从坐标(x0,y0)开始取M行N列，获得模板图像Xtrg；步骤3包括如下步骤：步骤3‑1，对模板图像Xtrg统计归一化的灰度直方图离散函数h(r)和累计直方图离散函数H(r)：其中，gmin为模板图像Xtrg灰度最小值，gmax为模板图像Xtrg灰度最大值，nr为模板图像Xtrg中灰度级为r的像素点个数，且有：步骤3‑2，利用灰度特征类间方差最大算法计算模板图像X_trg的灰度阈值T_g，即满足如下公式时，类间方差最大：通过如下公式计算类间方差其中，m(r)为灰度一阶矩，mG为最大灰度一阶矩，通过如下公式计算：mG＝m(gmax)；(7)步骤3‑3，利用固定比例阈值法，设置固定阈值比例Trate∈(0,0.5)，计算最小比例阈值T1和最大比例阈值T2：H(r)表示灰度级r对应的直方图累计函数值；步骤3‑4，通过如下公式确定模板图像灰度阈值gthresh：根据模板图像Xtrg中心灰度均值gcenter确定目标灰度分布范围[gL,gH]：若gmin≤gcenter≤gthresh，则gL＝gmin，gH＝gthresh；若gthresh＜gcenter≤gmax，则gL＝gthresh，gH＝gmax；由模板图像Xtrg到目标二值化图像Btrg的映射关系如下：Xtrg(i,j)、Btrg(i,j)分别表示模板图像中坐标(i,j)处像素点的像素值和二值化图像中坐标(i,j)处像素点的像素值；步骤4包括如下步骤：步骤4‑1，质量图映射：统计灰度直方图离散函数h(r)在目标灰度分布范围[g_L,g_H]的最大值质量图像Y_trg内坐标点(i,j)的像素值Y_trg(i,j)由模板图像X_trg中的对应点的像素值X_trg(i,j)映射得到，映射关系如下：步骤4‑2，构造核函数：利用目标灰度分布范围，设计核函数k(x)：x为函数变量，质量图像Ytrg经核变换后得到新的质量图像Mtrg，各点像素值通过如下公式计算：步骤4‑3，通过如下公式计算目标质心位置坐标(xt,yt)：坐标(xt,yt)表示质心处在波门图像第xt行、第yt列，目标图像总质量msum为：步骤5包括如下步骤：步骤5‑1，输入下一帧红外图像，在新输入的图像中，利用目标预测坐标(x0,y0)与波门大小，获取相应位置的新的波门图像Xcmp，计算新波门图像的质量图Mcmp、质心位置(xp,yp)；步骤5‑2，比较质量图像M_trg与新波门图像的质量图M_cmp中质心位置，得到位置偏差矢量步骤5‑3，目标预测位置点更新为(x1,y1)：步骤5‑4，迭代更新波门位置，重复步骤5‑1～步骤5‑3，直至满足如下条件：其中，D为允许偏差，n为迭代次数，N为最大迭代次数，最终波门位置坐标记为(xout,yout)；步骤6包括如下步骤：步骤6‑1，利用波门位置迭代结果(xout,yout)与波门大小获取迭代后波门图像Xcmp'，计算迭代后波门图像Xcmp'的二值图像Bcmp'与总质量msum'，通过如下公式计算跟踪结果与目标模板间的重合度ρoverlap和质量相似度ρm：其中，Ntrg为二值图像Btrg中非零像素点数，Ncmp为Bcmp'中非零点数，Noverlap为Btrg、Bcmp'中非零区域的重合部分像素点数；步骤6‑2，计算目标可靠度ρ：ρ＝α×ρoverlap+β×ρm，(22)其中，α和β为归一化系数，满足α+β＝1；步骤6‑3，若ρ＞ρtrust，则输出最终波门位置坐标(xout,yout)；若ρ≤ρtrust，则判定跟踪目标可靠度较低，进入记忆跟踪状态，其中，ρtrust为经验参数，满足ρtrust∈(0,1)。