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非配合机动目标的图像跟踪方法研究

彭明  
【摘要】:目标跟踪是研究比较热门的方向,也属于计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。由于非配合机动目标运动速度、方向具有随机性,受到目标自身状态和外界环境等不确定性因素的影响,使目标的视觉跟踪方法更为复杂,跟踪过程容易出现目标出错或者丢失等现象。心理学研究表明,人类视觉系统具有对视觉刺激选择注意的能力,基于行为和任务过滤掉不相关的信息,只对感兴趣的区域或对象进行选择和处理,所以人眼很容易追踪到目标。本文通过仿生学方法分析人类视觉系统,利用大自然提供的参考系----视觉注意机制,建立视觉焦点转移过程的计算模型,将视觉显著性引入到机动目标跟踪中,通过模拟人类视觉特性,提出了针对非配合机动目标的跟踪方法,即基于视觉显著性的核相关跟踪算法。主要做了以下四个方面的研究:1.由于非配合机动目标运动不具有先验知识,会导致采集到的目标图像出现运动模糊和离焦模糊的现象,对目标识别造成很大的影响,因此,本文对混合模糊图像的复原方法进行了研究。分别对运动模糊和离焦模糊图像进行了分析,再根据混合模糊图像形成原因进行不同方式的复原。在实验对比分析的基础上,提出对混合模糊图像先进行运动模糊处理再进行离焦模糊处理的复原方法,该方法能够清晰的复原目标图像,且无明显的振铃效应。2.非配合机动目标的跟踪过程中,需要在复杂的背景下对跟踪目标准确的识别,即检测目标在图像中的显著性。在视觉注意机制下,图像显著性表现为人眼对图像中部分区域的重视程度。常用的目标检测方法主要适用于背景单一、干扰环境较小的领域,而对非配合机动目标的跟踪效果不太理想,因此本文提出一种基于对比度增强的图像显著性检测方法。将输入图像进行全分辨率对比度增强处理,通过高斯带通滤波器筛选出显著性区域,然后将Lab颜色空间分解成3个特征通道并做归一化处理,利用各通道的能量占比进行动态权值融合得到最终显著图。该方法提高了目标轮廓及内部细节信息的清晰度,明显地突出了图像显著区域,更易于目标的检测与识别。3.以核相关跟踪原理为基础,提出基于视觉显著性的自适应核相关跟踪方法,实现对目标的自动跟踪。以KCF跟踪算法为基本框架,对跟踪的目标进行基础样本训练,并初始化分类器。通过目标的FHOG特征进行关键点匹配,能很好的解决机动目标运速度、方向和尺度变化不确定的问题。4.首先对含有轿车、卡车和摩托车的视频序列进行本文跟踪方法验证,再通过对实际运动的模型车进行非配合机动目标跟踪实验,其跟踪图像效果表明,本文设计出跟踪算法对非配合机动目标具有良好的跟踪效果,还能够有效应对一些目标图像不完整的跟踪问题。


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