基于图像融合的双波段目标跟踪算法研究

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1、第４１卷第１２期激光与红外Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１２２０１１年１２月ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤＤｅｃｅｍｂｅｒ，２０１１文章编号：１００１５０７８（２０１１）１２１３８７０５·图像与信号处理·基于图像融合的双波段目标跟踪算法研究１１２周云川，何永强，李计添（１．军械工程学院光学与电子工程系，河北石家庄０５０００３；２．９６１８０部队，福建莆田３５１２５１）摘要：针对红外和可见光图像各自的特点以及单一传感器在目标跟踪中的缺陷，提出了基于双波段融合图像的目标跟踪算法。该方法对原始图像进行小波分解后，为了满足目标跟踪的稳

2、定性及实时性，重点考虑目标跟踪时需要的边缘等细节信息，采用对低频系数取零，高频系数基于小波系数绝对值取大的融合方法，然后对融合后的图像采用基于Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ算法进行目标跟踪。实验结果表明，此算法可以稳定并且实时跟踪目标，通过对单波段采用相同的跟踪算法进行比较，算法在性能上优于单波段的目标跟踪。关键词：小波变换；图像融合；Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ；目标跟踪中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０７８．２０１１．１２．０２１Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｄｕａｌｂａｎｄｔａｒｇｅｔｔｒａ

3、ｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ１１２ＺＨＯＵＹｕｎｃｈｕａｎ，ＨＥＹｏｎｇｑｉａｎｇ，ＬＩＪｉｔｉａｎ（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＯｐｔｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＯｒｄｎａｎｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５０００３，Ｃｈｉｎａ；２．Ｕｎｉｔ９６１８０ｏｆＰＬＡ，Ｐｕｔｉａｎ３５１２５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍａｔｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｓｅｎｓｏ

4、ｒ，ａＤｕａｌＢａｎｄｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｔｈｅｉｎｐｕｔｉｍａｇｅｓ．ＦｏｒｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｆｕｓｉｏｎｗｈｉｃｈｉｓｔｏｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＲｅａｌｔｉｍｅｏｆｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ，ｉｔｍａｉｎｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｄｅｔａｉｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔａｒｇｅｔ，ｓｕｃｈａｓｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒ

5、ｍａｔｉｏｎ．Ｓｏｔｈｅｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｒｅｓｅｔｔｏｂｅｚｅｒｏ，ｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｃｈｏｏｓｅｓｌａｒｇｅｒａｂｓｏｌｕｔｅｖａｌｕｅｏｆＷａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．ＴｈｅｎｔｈｅＭｅａｎｓｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｆｏｒｆｕｓｅｄｉｍａｇｅｔｏｔｒａｃｋｔａｒｇｅｔ．Ａｇｒｏｕｐｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｔｒａｃｋｔａｒｇｅｔｓ

6、ｔｅａｄｉｌｙｗｉｔｈｏｕｔｄｅｌａｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｓｅｎｓｏｒｉｍａｇｅ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ；ｍｅａｎｓｈｉｆｔ；ｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ１引言像不好，在夜间的成像能力更差。所以，红外图像与用可见光和红外成像传感器对视频图像中指定可见光图像所得到的信息有很大差异并形成互补。目标进行稳健、有效地跟踪是视觉跟踪系统中一个如果对红外图像和可见

7、光图像融合，综合两类图像［１］极具挑战性的研究领域。由于红外和可见光传的互补信息和冗余信息，就能使融合图像的目标轮感器获取目标信息的波段范围与成像方式不同，红廓清晰、信息丰富、易于识别，可以提高目标跟踪的［２］外传感器对成像场景内的温差敏感，图像精度低且稳定性和可靠性。目前的图像融合算法大部分人眼难于识别。相反，可见光图像对目标反射敏感，都是针对提高主观视觉效果，本文尝试利用双波段图像比红外图像的精度高并能提供场景内细节信息。然而，可见光传感器对大气的穿透成像能力较作者简介：周云川（１９８７－），男，硕士研究生，研究方向

8、为光电对抗理论与应用。Ｅｍａｉｌ：ｚｙｃｏｐｔｉｃｓ＠１６３．ｃｏｍ差，它对光线的依赖性较高，在恶劣的天气条件下成收稿日期：２０１１０５０３；修订日期：２０１１０５１６１３８８激光与红外第４１卷［６－７］图像的丰富信息，通过基于小波变换的图像融合方在许多文献中已经证明，小波高频系数区域选法改善了目标直方图信