[發明專利]一種紅外弱小目標跟蹤方法

在審

• 申請號: 202010498906.6
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111652151A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 崔洪
• 申請（專利權）人: 北京環境特性研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06T7/246;G06T7/73;G06T7/62
• 代理公司: 北京格允知識產權代理有限公司 11609
• 代理人: 張莉瑜

1.一種紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、在穩定跟蹤過程中，輸入紅外圖像與轉臺伺服數據，由上一幀紅外圖像中的目標信息生成當前幀紅外圖像的空間域權重圖；

S2、獲取一組歷史紅外圖像，根據其中每一個歷史幀中保留的目標信息，解算當前幀的目標位置，并計算對應的權重系數；將一組歷史紅外圖像中各歷史幀計算所得權重系數通過加權結合，生成當前幀紅外圖像的時間域權重圖；

S3、結合空間域權重圖與時間域權重圖，采用加權方式生成總權重圖，并與當前幀紅外圖像相乘，生成最終效果圖；

S4、利用結構張量檢測最終效果圖內所有候選目標；

S5、由轉臺伺服數據解算出上一幀紅外圖像的目標在當前幀的位移、速度，作為位移約束、速度約束剔除虛警，得到所有候選目標中置信度最高的目標作為跟蹤的真實目標；

S6、以跟蹤的真實目標更新當前幀目標信息并保留歷史數據，實現目標跟蹤。

2.根據權利要求1所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S1中，由上一幀紅外圖像中的目標信息生成當前幀紅外圖像的空間域權重圖時，由空間域的注意力機制，通過預測上一幀的目標在當前幀紅外圖像的位置與速度，對當前幀生成權重圖。

3.根據權利要求1所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S2中，獲取的一組歷史紅外圖像至少包括20幀歷史紅外圖像。

4.根據權利要求1所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S2中，根據每一個歷史幀中保留的目標信息，解算當前幀紅外圖像的目標位置信息時，設(x_t,y_t)表示t時刻目標在紅外圖像中的坐標位置，Δt表示兩幀紅外圖像之間的時間間隔，(x′_t,y′_t)表示t時刻的目標在t+Δt時刻紅外圖像中的坐標位置，t+Δt時刻目標位置信息計算表達式如下：

y′_t＝y_t-H·Δθ/Θ

其中，W、H分別為紅外圖像的寬度、高度，Φ為紅外圖像方位視場角，Θ為紅外圖像俯仰視場角，表示Δt時間間隔對應轉臺伺服的方位角變化，Δθ表示Δt時間間隔對應轉臺伺服的俯仰角變化。

5.根據權利要求4所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S2中，將一組歷史紅外圖像中各歷史幀計算所得權重系數通過加權結合時，根據各歷史幀的目標信噪比進行加權，使目標信噪比高的歷史幀獲得大的加權權重。

6.根據權利要求5所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S4中，利用結構張量檢測最終效果圖內所有候選目標時，結構張量表達式為：

其中，G為高斯核，I為紅外圖像，I_x、I_y分別為紅外圖像I在x、y方向上的梯度圖，對結構張量J_s(▽I)計算特征值矩陣為：

對于紅外圖像I中的每個像素點I(x,y)，根據對應的矩陣元素λ₁(x,y)、λ₂(x,y)檢測該像素點I(x,y)是否屬于候選目標。

7.根據權利要求6所述的紅外弱小目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟S5中，由轉臺伺服數據解算出上一幀紅外圖像的目標在當前幀的位移、速度時，(x′_t,y′_t)表示解算所得的、t時刻的目標在t+Δt時刻紅外圖像中的坐標位置，(x_t+Δt,y_t+Δt)表示跟蹤所得的、目標t+Δt時刻紅外圖像中的坐標位置，t時刻到t+Δt時刻，空間域中目標超出預測的位移量為Δx＝x_t+Δt-x′_t，Δy＝y_t+Δt-y′_t，超出預測的速度量為以超出預測的位移量、速度量作為位移約束、速度約束剔除虛警。