融合视觉深度的特征计算与水下目标跟踪

摘要：

目的 受水下复杂光学环境以及水下运动目标特性影响,水下视频图像中难以获取准确的目标特征,也难以准确预测目标空间尺寸,使得目标跟踪过程中跟踪窗偏移量较大且无法准确地包络目标区域.提出一种新的以视觉深度信息为核心的目标特征计算和跟踪方法.方法 首先,基于暗原色先验计算视觉深度信息,提取目标的空间位置特征;然后,基于深度信息对水下图像进行去光幕及色彩恢复,增强图像目标特征;最后,在贝叶斯滤波框架下对水下目标进行跟踪,同时结合目标深度信息及尺度变化规律自适应调整跟踪窗口大小.结果 实验结果表明,本文方法能够根据视觉深度信息准确计算目标特征并优化跟踪窗口,实现对水下目标的自适应跟踪.结论 本文提出了一种新的水下目标跟踪方法,以视觉深度信息计算为核心.实验结果验证了该方法在水下目标自适应跟踪方面的鲁棒性,可适用于各种非线性非高斯水下目标跟踪框架中.

关键词：水下目标跟踪、视觉深度信息、特征计算、贝叶斯滤波

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61263029

在线出版日期：2014-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：534-540