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[發(fā)明專利]一種多特征融合的紅外圖像目標(biāo)實(shí)時跟蹤方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201210397686.3 申請日: 2012-10-18
公開(公告)號: CN102930558A 公開(公告)日: 2013-02-13
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 白俊奇;趙春光;王壽峰;翟尚禮;汪洋 申請(專利權(quán))人: 中國電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20
代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所 32237 代理人: 胡建華
地址: 210007 江蘇省南京*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 特征 融合 紅外 圖像 目標(biāo) 實(shí)時 跟蹤 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種多特征融合的紅外圖像目標(biāo)實(shí)時跟蹤方法,其特征在于,包括以下步驟:

(1)給定目標(biāo)初始跟蹤點(diǎn)位置y0

(2)初始化目標(biāo)模型,以初始跟蹤點(diǎn)y0為中心建立目標(biāo)灰度模型q1和目標(biāo)LBP紋理模型q2

(3)計(jì)算目標(biāo)候選模型,根據(jù)目標(biāo)的跟蹤點(diǎn)位置y0,計(jì)算候選目標(biāo)灰度模型p1(y0)和候選目標(biāo)LBP紋理模型p2(y0);

(4)利用灰度特征Bhattacharyya系數(shù)ρ1和LBP紋理特征的Bhattacharyya系數(shù)ρ2,以及灰度特征的權(quán)重系數(shù)α1和LBP紋理特征的權(quán)重系數(shù)α2,計(jì)算位置y0處聯(lián)合特征Bhattacharyya系數(shù)ρ,表達(dá)式如下:

ρ=α1·ρ12·ρ2

(5)計(jì)算當(dāng)前幀目標(biāo)新位置y1

(6)利用灰度特征Bhattacharyya系數(shù)ρ′1和LBP紋理特征Bhattacharyya系數(shù)ρ′2,以及灰度特征的權(quán)重系數(shù)α′1和LBP紋理特征的權(quán)重系數(shù)α′2,計(jì)算位置y1處聯(lián)合特征Bhattacharyya系數(shù)ρ',表達(dá)式如下;

ρ=α′1·ρ′1+α′2·ρ′2

(7)當(dāng)ρ'<ρ時,否則y1保持不變;

(8)若|(y0-y1)|<ε,停止計(jì)算,否則,將y1賦值給y0并執(zhí)行步驟(3),其中,ε是誤差常系數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合的紅外圖像目標(biāo)實(shí)時跟蹤方法,其特征在于,步驟(2)中,目標(biāo)灰度模型q1為:

q1={qu}u=1...m1,]]>Σu=1m1qu=1,]]>

目標(biāo)LBP紋理模型q2為:

q2={qv}v=1...m2,]]>Σv=1m2qv=1,]]>

其中,qu為目標(biāo)灰度模型灰度特征的各級概率密度,qv為LBP紋理特征的各級概率密度,m1為目標(biāo)灰度模型灰度特征的最大量化級數(shù)范圍,m2為LBP紋理特征的最大量化級數(shù)范圍,u表示灰度量化級數(shù),v表示紋理量化級數(shù)。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

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