【摘 要】
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红外图像目标跟踪过程中,受复杂背景环境影响,易被遮挡导致目标丢失,针对这一问题,研究基于抗遮挡能力的红外图像目标跟踪方法.将Mean Shift算法应用于红外图像目标跟踪过程中,在初始帧内人为确定区域选取目标模板,统计目标区域内全部像素值,构建目标模型;在后续各帧内,利用候选区域定义有可能包含移动目标的部分,构建候选目标模型;采用Bhattacharyya系数作为相似度标准,构建相似性度量函数,确定令目标模型概率密度和中心坐标位置特征分布相似度最高的点,基于此确定跟踪目标当前帧出现概率最大的位置,并将该位
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,武汉 430205;武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室,武汉 430205;武汉工程大学计算机科学与工程学院,武汉 430205
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红外图像目标跟踪过程中,受复杂背景环境影响,易被遮挡导致目标丢失,针对这一问题,研究基于抗遮挡能力的红外图像目标跟踪方法.将Mean Shift算法应用于红外图像目标跟踪过程中,在初始帧内人为确定区域选取目标模板,统计目标区域内全部像素值,构建目标模型;在后续各帧内,利用候选区域定义有可能包含移动目标的部分,构建候选目标模型;采用Bhattacharyya系数作为相似度标准,构建相似性度量函数,确定令目标模型概率密度和中心坐标位置特征分布相似度最高的点,基于此确定跟踪目标当前帧出现概率最大的位置,并将该位置作为跟踪目标的中心坐标.应用分析结果显示该方法在无遮挡与有遮挡条件下均可准确跟踪红外图像目标,且单帧计算平均时间约为18 ms,满足实时追踪需求.
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