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论文研究-红外图像序列多目标检测与跟踪 .pdf

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红外图像序列多目标检测与跟踪，曹晖，焦淑红，本文通过对运动多目标检测与跟踪的研究，利用Surendra算法实现了对红外图像序列中多人体目标的检测，并提出了一种多特征融合与Kalman�
中国科技论文在线 ()目标面积通过计算分割后图像的每个连通区域像素个数,即可分别得到各个运动目标的面积多特征融合匹配面针对第帧图像中第个目标,给出其特征向量: 其中表示第帧图像中第个日标的特征向量, 分被表示对应日标的最小外接矩形中心的横坐标和纵坐标, 衣示目标的宽扃比,衣示目标的面积由于图像序列中相邻两帧时间间隔短,上面提取的目标全局特征只有连续性,所以可通过定义相似函数来实现目标间的特征匹配。最小外接矩形中心的两个相似函数分别定义为分别衣示第帧图像中第个目标的最小外接矩形中心的横坐标和纵坐标, 分别表示对第帧图像中第个目标的最小外接矩形中心的横坐标和纵坐标在第帧图像中的预测值。目标宽高比的相似函数为: △ () 其中表示第帧图像中第个日标的宽高比表示第帧图像中第个日标的宽高比,由式()可知,一般情况卜,两个目标的匹配程度越高,则△的值越小。日标面积的相似函数为: 表示第帧图像中第个目标的面积表示第帧图像中第个目标的面积同理,当,表示同一个日标时,△取佰较小。采用如下测度函数进行相邻帧间的多特征融合匹配 C·△ +B·△ x () 其中a、B、X、γ为加权系数,且满足aBxy,取aB 利用式()对当前帧图像中的每一个日标分别计算其与上一帧图像中各个日标的测度, 取阈值当Δ<时,认为第帧图像中的第个目标与第一帧图像中的第个目标匹配。一般取值较小,本实验中,取若在第一帧图像中有多个目中国科技论又在线标满足条件时,取使测度最小的目标与之匹配。若在第一帧图像或目标档案中没有目标满足这一条件,则认为在第帧图像中,运动目标发生遮挡或有新的目标出现进入视场。当目标连续不匹配帧数超过帧时认为该目标丢失或已离开视场预测在特征匹配中的使用对于第一帧图像中的第个运动日标,使用预测估计其在第帧图像中最小外接矩形中心的位置,并使用这个预测值与第中目标进行兀配。同时,当目标发生遮挡时, 日标的位冒特征难以准确获取,无法进行特征匹配,这时可以采用日标位置的预泱值对目标的最小外接矩形中心位置进行史新,在遮挡发生后多个运动目标仍能正确匹配。由于相邻两帧图像时冋问隔比较短,故目标的运动状态可以看作是在横轴和纵轴方向都受到随机加速度扰动的直线运动。目标运动方程可表示如下分别表示+时刻日标横轴方向的位置和速度,+ +分别表示+时刻目标纵轴方向的位置和速度。分别表示上述参数在时刻的值。表示随机加速度干扰由式()可以的到运动日标的信号模型和观测模型的具体形式。信号模型: 观测模型: 滤波器是系统状态矢量的一种递推估计,利用对时刻状态的一步预测值和时刻状态修正值得到时刻状态的滤波值,再用时刻滤波值求出时刻状态的一步预测值。所以, 滤波是以不断地预测、修正的递推方式进行的。多目标跟踪结果中国科技论又在线 i 图多目标跟踪图措述了红外图像序列多目标跟踪的整个过稈,各帧图像中同一目标被赋以相同的编号。()为图像序列的第咴,有两个行人,分别编号为和。()为图像序列的第帧,有新的日标进入视场,可以看到日标和编号正确,并没有受到新日标的干扰,同时新日标被赋予编号。()为发生遮挡前口标跟踪状态,()为发生遮挡后的目标状态,由于遮挡时采用顶测值来更新目标位置数据,所以从图中可以看岀遮挡后三个目标仍能够止确的匹配。()和()衣明当有目标离开视场时,跟琮仍能稳定的进行。总结本文通过自动提取运动目标背景图像,用背景差分的方法实现了对多个运动目标的检测,实验结果表明,对于日标部分灰度与背景灰度相近的情况下,这和方法能仍能够较好的检测出前景运动目标。基于多个全局特征融合匹的多目标跟踪方法结合预测能够实现对多个运动目标准确、稳定的跟踪。参考文献卓志敏.红外成像口标检测与跟踪技术研究[].哈尔滨:哈尔滨工程大学, 韩崇昭,朱红艳,段战胜等.多元信息融[].北京:清华人学岀版社, 于成忠,朱骏,袁晓辉.基于背景差法的运动目标检测[].东南人学学报, 赵树杰,赵建勋.信号检测与佔计理论「].北京:清华大学出版社, 中国科技论文在线作者简介曹珲,男,硕士研究牛,研究方向为图像处理与传输。焦淑红,女,教授,博土生导师,研究方冋为图像处理与机器视觉、精确制导与定位。

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多特征融合

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