[發明專利]一種弱小目標的跟蹤方法

在審

• 申請號: 201811182645.6
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN109493365A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 陳忻;饒鵬;朱含露;李夜金
• 申請（專利權）人: 中國科學院上海技術物理研究所
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 上海滬慧律師事務所 31311
• 代理人: 郭英

1.一種弱小目標的跟蹤方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)獲取探測器輸出灰度圖像，探測器類型為面陣型圖像探測器，其輸出幀頻不低于30幀每秒；

(2)對圖像進行處理和檢測，提取出目標，圖像處理處理和檢測方法主要包括：背景抑制、空域像元合并、時域多幀累加、匹配濾波、閾值分割、目標提取，其中背景抑制方法為最大中值濾波，形態學濾波和雙邊濾波中的一種或多種，空域像元合并選用的尺寸為3×3，5×5或7×7，時域多幀累加采用10幀，匹配濾波模板為四個方向上的8-鄰域模板，閾值分割采用最大熵分割、恒虛警率分割或自適應閾值方法；

(3)計算提取出的目標的當前特征，所需要提取的目標特征為：目標的能量峰值peak_target、目標的位置position_target、目標的局部信噪比SNR_local、目標的運動速度move_vector_target、目標的能量集中度peak_rate、目標的形狀shape_target；其中目標的峰值能量peak_target是指檢測出的目標灰度最大值，目標的位置position_target是指根據目標的峰值能量為中心，在n×n鄰域的灰度中心，其中n＝3，5或7；目標的局部信噪比是指目標的峰值能量與其m×m鄰域去除n×n鄰域后的標準差的比值，其中m＝3，5或7；目標的運動速度move_vector_target是指用相鄰兩幀目標位置之間的差值除以多幀累加的進行估計；目標的能量集中度是指目標的峰值能量與其n×n領域的灰度和的比值，目標的shape_target是指在進行正交PCA分解后兩個方向方差的比值以及對應的投影方向；

(4)根據目標的當前特征動態調整跟蹤過程中的空域像元合并參數、時域多幀累加參數、目標匹配濾波提取模板,所述的調節方法按照以下方法進行，首先確定空域像元合并尺度參數pixel_combine_scale:

然后確定時域多幀累加參數pixel_multiframe_num:

最后確定匹配濾波模板：

其中(x,y)是目標在圖像上的坐標位置，g(x,y)為高斯點擴散函數；

(5)利用上幀掃描得到的參數，對每幀圖像重復(1)-(4)步驟處理，實現對目標的跟蹤。