[發明專利]一種動態背景中弱小動目標的連續穩定跟蹤方法

有效

• 申請號: 201611246454.2
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106875415B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 陳天明;曾大治;梁若飛;王長杰
• 申請（專利權）人: 北京理工雷科電子信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 高燕燕;仇蕾安

1.一種動態背景中弱小動目標的連續穩定跟蹤方法，其特征在于，包括以下具體步驟：

S1：獲取視頻數據，針對視頻數據中的每一幀圖像按照時間順序進行如下S2～S6的跟蹤處理；

S2：在當前幀圖像中，獲取待跟蹤動目標位置坐標，對當前幀圖像進行閾值分割和形態學運算，得到多個連通域，并以包含所述待跟蹤動目標位置坐標的連通域作為目標區域，取該目標區域的外接矩形框為目標追蹤框；

若當前幀圖像為初始幀，則通過外部輸入獲得該待跟蹤動目標位置坐標，否則直接獲取上一幀圖像跟蹤獲得的目標位置坐標；

S3：采用貝葉斯框架對目標追蹤框內區域建立當前幀圖像的空間上下文模型；

S4：利用所述當前幀圖像的空間上下文模型與下一幀圖像進行卷積計算獲得下一幀圖像中待跟蹤動目標出現位置的置信圖，置信度最大的位置即下一幀圖像中的待跟蹤動目標位置；

S5：基于雙閾值動目標危機判定，以確定動目標是否遮擋或丟失，具體步驟為：

針對所述下一幀圖像中待跟蹤動目標出現位置的置信圖的峰值尖銳度PSR，計算PSR的標準化值R_t；

統計當前幀圖像和下一幀圖像目標區域差值的絕對值的元素和作為差異值S_t；

當R_t小于第一設定閾值，S_t大于第二設定閾值時，判定待跟蹤動目標被遮擋或者丟失；

當判定待跟蹤動目標沒有被遮擋或者丟失時，則輸出下一幀圖像中的動目標位置，當前幀圖像的跟蹤處理過程結束；

若判定待跟蹤動目標存在被遮擋或者丟失時，進入步驟S6；

S6、以S4中得到動目標位置為中心確定搜索區域，所述搜索區域尺寸為預先設定值，采用尺度不變特征變換匹配SIFT算法對下一幀圖像以及下一幀圖像后第k幀圖像進行匹配，k為預設的幀間隔，然后利用幀差法對匹配結果中的搜索區域進行幀差得到二值圖像，若二值圖像中包含動目標且與待跟蹤動目標的尺寸限定條件相差在設定范圍內，則以所述二值圖像中動目標的最小外接矩形作為目標追蹤框返回S3，否則增大k值重復本步驟。

2.如權利要求1所述的一種動態背景中弱小動目標的連續穩定跟蹤方法，其特征在于，所述S3包括如下步驟：

S31：針對當前幀圖像t，針對動目標追蹤框，利用置信圖函數c(x)計算出動目標所在幀的置信度圖：

其中，x是動目標追蹤框內的像素值，x*為所述動目標的點坐標對應像素值；b是置信圖函數中預設的規則化常數，α是置信圖函數中預設的尺度參數，β是置信圖函數中預設的形狀參數；

S32：基于在生物視覺系統中的關注焦點特性，計算出當前幀圖像的先驗概率圖P(c(z)|o)：P(c(z)|o)＝I(z)ω_σ(z-x^*)；

式中的ω_σ為加權高斯函數，定義為：

其中，I(z)表示圖像中z坐標處像素的灰度值，a是加權高斯函數中預設的規則化的常數，σ是加權高斯函數中預設的尺度參數，z為動目標追蹤框區域內的各像素點的位置坐標；

S33：利用所得到的置信度圖和先驗概率圖建立動目標的空間上下文模型

F代表快速傅里葉變換。

3.如權利要求2所述的一種動態背景中弱小動目標的連續穩定跟蹤方法，其特征在于，所述第一設定閾值為2，第二設定閾值為5。

4.如權利要求1、2或者3所述的一種動態背景中弱小動目標的連續穩定跟蹤方法，其特征在于，β＝1。