傳統(tǒng)的跟蹤算法通常忽略目標與其背景的時空相關(guān)性,不能有效的區(qū)分紅外目標和背景邊緣,產(chǎn)生偏移現(xiàn)象。針對這一問題,論文通過分析目標和相鄰背景之間的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)關(guān)系,在貝葉斯理論框架下提出了一種基于目標上下文線索的快速魯棒跟蹤算法。實驗結(jié)果表明跟蹤算法計算簡單、速度快,有較高的跟蹤精度和魯棒性。 

【文章來源】：計算機與數(shù)字工程. 2019,47(06)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

序列I跟蹤結(jié)果（d）

描述的場景是海上一艘船從圖像的左側(cè)往圖像的右側(cè)航行，視頻的開始由于攝像頭的移動，船只的位置很快從圖像的右側(cè)變換到左側(cè)，然后攝像頭保持靜止，船只繼續(xù)從圖像左側(cè)往右側(cè)航行。圖1給出了船只目標的部分跟蹤結(jié)果，可以看出，本文算法能夠一直跟蹤上運動目標，但在一些幀出現(xiàn)較小的跟蹤位置和尺度偏差。序列II描述的場景也是海上一艘船從圖像的左側(cè)往圖像的右側(cè)航行，但由于攝像頭的抖動，船只目標出現(xiàn)了上下快速的移動，最終船只目標快速移動到圖像的右上角，而且該船只目標中間成像較暗，兩頭成像亮。圖2給出了目標的部分跟蹤結(jié)果，可以看出，雖然由于攝像頭的都懂導(dǎo)致目標上下晃動，但本文算法依然能較為準確地跟蹤上目標。（a）FrameNo.1（b）FrameNo.127（c）FrameNo.252（d）FrameNo.447（e）FrameNo.683（f）FrameNo.827圖1序列I跟蹤結(jié)果（a）FrameNo.1（b）FrameNo.137（c）FrameNo.264（d）FrameNo.468（e）FrameNo.638（f）FrameNo.653圖2序列II跟蹤結(jié)果4結(jié)語本文給出了一種基于上下文線索的紅外目標跟蹤算法，該算法給出了一種目標和相鄰背景圖像的空間統(tǒng)計關(guān)聯(lián)數(shù)學(xué)模型，并且通過快速傅里葉變換技術(shù)給出了關(guān)聯(lián)模型的學(xué)習(xí)方法，大大降低了計算開銷，同時由于跟蹤算法融和了目標和相鄰背景的空間統(tǒng)計關(guān)聯(lián)信息，降低了目標定位的不確定性，提高了算法的跟蹤精度和魯棒性。實驗結(jié)果證明了該跟蹤方法的有效性。參考文獻［1］高文，朱明，賀柏根，等.目標跟蹤技術(shù)綜述［J］.中國光學(xué)，2014，7（3）：365-375.GAOWen，ZHUMing，HEBaigen，et

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3301486