基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

摘要：

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81％,微机平台平均每帧处理时间为10.93 ms,嵌入式平台为26.79 ms.

关键词：红外图像、红外目标检测与跟踪、多特征融合、自适应阈值分割、实时跟踪

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4;TP242.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51575281;中央高校基本科研业务费专项资金30916011304

在线出版日期：2019-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：102-117