發(fā)布時(shí)間：2021-07-24 21:44

　　傳統(tǒng)的跟蹤算法通常忽略目標(biāo)與其背景的時(shí)空相關(guān)性,不能有效的區(qū)分紅外目標(biāo)和背景邊緣,產(chǎn)生偏移現(xiàn)象。針對(duì)這一問題,論文通過分析目標(biāo)和相鄰背景之間的統(tǒng)計(jì)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(biāo)上下文線索的快速魯棒跟蹤算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明跟蹤算法計(jì)算簡(jiǎn)單、速度快,有較高的跟蹤精度和魯棒性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019,47(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

序列I跟蹤結(jié)果（d）

描述的場(chǎng)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(dòng)，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(biāo)的部分跟蹤結(jié)果，可以看出，本文算法能夠一直跟蹤上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，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(chǎng)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(dòng)，船只目標(biāo)出現(xiàn)了上下快速的移動(dòng)，最終船只目標(biāo)快速移動(dòng)到圖像的右上角，而且該船只目標(biāo)中間成像較暗，兩頭成像亮。圖2給出了目標(biāo)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(biāo)上下晃動(dòng)，但本文算法依然能較為準(zhǔn)確地跟蹤上目標(biāo)。（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(yǔ)本文給出了一種基于上下文線索的紅外目標(biāo)跟蹤算法，該算法給出了一種目標(biāo)和相鄰背景圖像的空間統(tǒng)計(jì)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(jì)算開銷，同時(shí)由于跟蹤算法融和了目標(biāo)和相鄰背景的空間統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)信息，降低了目標(biāo)定位的不確定性，提高了算法的跟蹤精度和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該跟蹤方法的有效性。參考文獻(xiàn)［1］高文，朱明，賀柏根，等.目標(biāo)跟蹤技術(shù)綜述［J］.中國(guó)光學(xué)，2014，7（3）：365-375.GAOWen，ZHUMing，HEBaigen，et

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3301486