基于Mean Shift算法的运动平台下红外目标跟踪

摘要：

运动平台下,图像的运动包括目标、背景和平台的运动.复杂的运动关系,加上运动平台下成像质量差,增加了目标跟踪的难度.提出了一种有效的运动平台下前视红外(FLIR)成像目标跟踪算法.对于每一个被检测出的目标,计算灰度和局部标准差的分布,通过计算Mean Shift向量,最小化当前帧目标与模板的核密度分布,实现对目标的跟踪.采用自动更新模板的策略克服目标特征分布发生改变的问题,该策略同样取决于得到的模板与目标分布相似性度量.实验仿真证明,该算法能有效地、准确地跟踪红外成像序列中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.

关键词：Mean Shift、前视红外、目标跟踪、模板更新

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60572080

在线出版日期：2007-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：229-232