[发明专利]基于相关滤波和图像分割的航拍视频目标鲁棒跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于相关滤波和图像分割的航拍视频目标鲁棒跟踪方法，通过使用基于相关滤波和图像分割的跟踪方法，结合方向梯度直方图特征和颜色属性特征，使得跟踪结果对于光照变化、噪声、遮挡等因素具有很强的鲁棒性，尤其是当目标当发生遮挡或者旋转等情况而发生外观变化时，本发明利用图像分割操作周期性地调整目标的外观；另外，本发明利用基于SI的策略实现高置信度的模型更新策略，使相关滤波模型更加鲁棒，而且，本发明能有效地满足航拍视频跟踪对算法实时性的要求。

技术领域

本发明涉及一种目标跟踪方法，属计算机视觉领域。

背景技术

目前，航拍视频跟踪技术已经在军事领域和民事领域得到广泛的应用。相对于固定平台或者手持设备拍摄的视频，航拍视频具有自身特有的性质。首先，摄像机随无人机一同做高速运动，航拍视频序列图像间存在平移、旋转等变换，且视频中场景复杂多变，目标极易受到遮挡、噪声等干扰；另外，无人机的飞行高度对目标的尺寸会造成很大影响，这些都对航拍视频处理带来了巨大的挑战。近年来，基于相关滤波的跟踪方法大量涌现，并展现了良好的跟踪性能，尤其在处理速度方面可以满足航拍视频目标跟踪问题对实时性的要求，但是，当目标发生旋转或者尺度变化时，大部分传统的基于相关滤波的跟踪算法无法改变跟踪结果的长宽比，以及无法自适应地调整目标的外观，且容易导致引入背景杂质，造成相关滤波模型不稳定。

发明内容

要解决的技术问题

针对航拍视频中由于运动目标发生旋转或者遮挡，而导致其外观(长宽比、尺度等)发生变化、模型不稳定的问题，本发明设计一种鲁棒、高效的航拍视频目标跟踪方法。

技术方案

一种基于相关滤波和图像分割的航拍视频目标鲁棒跟踪方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：读取视频中第一帧图像数据以及目标所在的初始位置信息[x₁,y₁,w₁,h₁]，其中(x₁,y₁)表示第一帧目标中心P₁的横坐标和纵坐标，[w₁,h₁]表示目标初始的宽和高，将Flag置为0；其中，Flag为判断是否要更新目标外观的标志位，将目标的尺度记为scale，初始化为1；

步骤2：以目标初始位置中心点(x₁,y₁)为中心，M、N为边长，采样一个目标区域R，对R提取d维特征图x_target，其中，维度d的构成包括31维方向梯度直方图特征加11维颜色属性特征，根据x_target构造最优相关滤波器在频域上的表示称为目标模型，计算方法如下：

其中，如果不加特殊说明，各个大写的变量为相应的小写变量在频域上的表示，高斯滤波模板σ为高斯核的带宽，⊙代表元素相乘运算，上划线表示复共轭，A^l、B+λ₁分别为滤波器U_target^l的分子和分母，与等价，λ₁为调整参数；在后续操作中，只需要更新A^l、B+λ₁即可更新目标模型l表示维度的索引，l∈{1,...,d}；