[发明专利]一种目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法

权利要求书

1.一种目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)设定跟踪小目标的起始帧，获取起始帧的掩模；具体包括以下子步骤：

(11)根据压缩码流标准设置块尺寸；

(12)读取起始帧的标准参考图像；

(13)进行图像缩小尺寸变换；

(14)确定占比自适应的α门限：通过转换函数关系：α＝x²+1，由x1％-x2％获得参数范围α1-α2，其中，x1％和x2％分别为用于判断跟踪的目标能够标记为小目标的最小占比值和最大占比值；

(2)对获得的运动矢量进行预处理工作，包括两个部分：帧内编码块的处理和全局运动补偿；

(3)应用MRF模型，分别计算跟踪小目标在这一帧的时域代价、空域代价和邻域代价，得到小目标的预测位置。

2.根据权利要求1所述的目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤(1)前还包括判断目标是否为小目标的步骤。

3.根据权利要求1所述的目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤(2)中的帧内编码块的处理是采用极矢量中值法给压缩码流中没有运动矢量的帧内编码块分配相应的运动矢量。

4.根据权利要求1所述的目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤(2)中的全局运动补偿是采用6-参数法消除由摄像机镜头运动带来的对运动矢量的影响。

5.根据权利要求1所述的目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用MRF模型计算跟踪小目标在这一帧的空域代价具体包括以下步骤：

(A)计算目标欧式距离；

(B)计算目标欧式距离的标准差；

(C)确定占比自适应的β门限：通过转换函数关系：β＝log₂(1+x)+1，由x1％-x2％获得参数范围β1-β2；

(D)对目标欧式距离进行门限滤波；

(E)重新计算目标欧式距离的标准差；

(F)计算空域代价。

6.根据权利要求1所述的目标占比自适应的压缩域小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用MRF模型计算跟踪小目标在这一帧的时域代价具体包括以下步骤：

(a)计算目标中心时域代价；

(b)计算目标邻域时域代价；

(c)确定占比自适应的系数γ：通过转换函数关系：γ＝2/(1+x)+3，由x1％-x2％获得参数范围γ1-γ2；

(d)用系数γ加权目标邻域时域代价；

(e)计算总的时域代价。