[发明专利]一种基于多峰值判定的弱小目标跟踪丢失重检方法有效
| 申请号： | 201810108423.3 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108389219B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 刘峰;梁若飞;张俊青;章菲菲 | 申请（专利权）人： | 北京理工雷科电子信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李爱英;仇蕾安 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多峰值判定的弱小目标跟踪丢失重检方法，当所跟踪目标丢失后，在待检测图像中选取目标重检的搜索域；计算跟踪目标丢失前一帧图像的灰度高斯分布特征F，在搜索域中对灰度高斯分布特征F进行频域响应值分析得到频域响应图，以跟踪目标尺寸为界定，在频域响应图中依次提取4‑7个包含局部峰值的区域并记录这些区域的峰值信息；将丢失前一帧图像中的跟踪目标图像信息置换至搜索域的中心位置，计算跟踪目标的灰度高斯分布特征F与置换后的搜索域的中心位置的响应值δ；比较上述4‑7个峰值信息与δ的差值，寻找差值最小且差值比率小于20％的峰值位置作为跟踪目标重检的位置信息，本发明对于丢失的跟踪目标能够快速有效地确定位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 峰值 判定 弱小 目标 跟踪 丢失 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多峰值判定的弱小目标跟踪丢失重检方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：当所跟踪目标丢失后，在待检测图像中选取跟踪目标尺寸的1.5‑3倍的区域作为目标重检的搜索域；步骤二：计算跟踪目标丢失前一帧图像的灰度高斯分布特征F，在搜索域中对灰度高斯分布特征F进行频域响应值分析得到频域响应图，以跟踪目标尺寸为界定，在频域响应图中依次提取4‑7个包含局部峰值的区域并记录这些区域的峰值信息；步骤三：将丢失前一帧图像中的跟踪目标图像信息置换至搜索域的中心位置，计算跟踪目标的灰度高斯分布特征F与置换后的搜索域的中心位置的响应值δ；步骤四：目标确定性判别：比较上述的4‑7个峰值信息与δ的差值，寻找差值最小且差值比率小于20％的峰值位置作为跟踪目标重检的位置信息，否则视为目标未检测到，继续检测。
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