[发明专利]一种多特征融合的红外图像目标实时跟踪方法

摘要

本发明公开了一种多特征融合的红外图像目标实时跟踪方法，包括以下步骤：初始化目标跟踪点位置；初始化目标模型；计算目标候选模型；计算的联合特征Bhattacharyya系数及特征间权重系数；计算当前帧目标跟踪新位置；估计新位置的联合特征Bhattacharyya系数；比较前后两个联合特征Bhattacharyya系数，并输出结果。本发明自适应计算多特征间的权重系数，增强了目标跟踪鲁棒性，保证了目标跟踪稳定性，解决了单一特征不稳定造成的跟踪点漂移问题，有效提高了目标跟踪精度。

主权项

1.一种多特征融合的红外图像目标实时跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）给定目标初始跟踪点位置y₀；（2）初始化目标模型，以初始跟踪点y₀为中心建立目标灰度模型q₁和目标LBP纹理模型q₂；（3）计算目标候选模型，根据目标的跟踪点位置y₀，计算候选目标灰度模型p₁(y₀)和候选目标LBP纹理模型p₂(y₀)；（4）利用灰度特征Bhattacharyya系数ρ₁和LBP纹理特征的Bhattacharyya系数ρ₂，以及灰度特征的权重系数α₁和LBP纹理特征的权重系数α₂，计算位置y₀处联合特征Bhattacharyya系数ρ，表达式如下：ρ＝α₁·ρ₁+α₂·ρ₂；（5）计算当前帧目标新位置y₁；（6）利用灰度特征Bhattacharyya系数ρ′₁和LBP纹理特征Bhattacharyya系数ρ′₂，以及灰度特征的权重系数α′₁和LBP纹理特征的权重系数α′₂，计算位置y₁处联合特征Bhattacharyya系数ρ'，表达式如下；ρ＝α′₁·ρ′₁+α′₂·ρ′₂，（7）当ρ'<ρ时，否则y₁保持不变；（8）若|(y₀-y₁)|<ε，停止计算，否则，将y₁赋值给y₀并执行步骤（3），其中，ε是误差常系数。