[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

本發明公開了一種弱小目標的跟蹤方法。本方法按照預設參數對圖像進行處理，并檢測出目標。對目標提取其當前特征，對當前特征進行分析計算，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。通過在目標跟蹤過程中對動態的調整時域空域處理參數，使目標的跟蹤處理過程能匹配目標的特征變化，提高對目標和背景的適應能力，避免目標遠離信噪比下降導致的影響，解決了長作用距離下的長時間目標跟蹤問題。

技術領域

本發明涉及到圖像處理技術，具體指一種動態調整時域空域參數的方法，特別是涉及到一種弱小目標的跟蹤方法，所述的弱小目標的信噪比大小為2～3。

背景技術

在探測距離遠、背景起伏和云層遮擋等情況下獲取到的圖像，其目標和背景均會發生巨大的波動，若均采用相同的參數對目標檢測跟蹤，則會導致部分目標很難從背景中分離出來，從而影響目標整體的跟蹤。然而，現階段針對于弱小目標的跟蹤主要采用單一無參數變化的跟蹤模式，這在一定程度上降低了目標跟蹤的實時性，另一方面，也增加了目標跟蹤的難度。因此，設計出一種適合于在不同目標和背景條件下的動態參數調整方法對目標的跟蹤起到了至關重要的作用。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種弱小目標的跟蹤方法，該方法獲取圖像傳感器輸出的灰度圖像，按照預設參數對圖像進行處理，并檢測出目標。對目標提取其當前特征，對當前特征進行分析計算，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。通過在目標跟蹤過程中動態的調整時域空域處理參數，使目標的跟蹤處理過程能匹配目標的特征變化，提高對目標和背景的適應能力，避免目標遠離信噪比下降導致的影響，解決了長作用距離下的長時間目標跟蹤問題。

本發明的上述目的是通過如下技術方案予以實現的：

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: