基于红外和可见光融合的目标跟踪
针对单一图像源下目标跟踪精度不高和当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题,本文提出了一种结合红外图像和可见光图像特征进行融合的方法.首先在进行目标跟踪时,提取可见光图像的颜色信息作为目标模型的参数,提取红外图像的灰度信息作为目标模型的参数,并分别得到目标位置及其子图.然后再利用目标子图和目标模型分别进行Bhattacharyya系数的计算,根据权值函数来计算各自系数的权值,最后用Mean Shift算法对加权后的目标进行跟踪.该方法充分利用了红外图像与可见光图像的优点,提高了目标跟踪的精度,解决了当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题.
红外图像、可见光图像、特征融合、MeanShift、目标跟踪
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TP3;TN9
陕西省工业科技攻关计划项目2016GY-032;西安工业大学校长基金XAGDXJJ15014
2018-01-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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149-153