基于均值漂移算法的冷空炽热体红外目标跟踪

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1、第30卷第4期2011年8月飞行器测控学报JoumalofSpacecmftTT&CT优hnoIogyVoI．30No．4Aug．2011基于均值漂移算法的冷空炽热体红外目标跟踪’杨彦伟，祝新山(63788部队·陕西渭南·714000)摘要：MeanShift(均值漂移)算法对彩色序列图像目标跟踪是有效的，而对红外目标跟踪是不稳健的。本文对MeanShift算法做适当改进，将其用于冷空炽热体红外目标跟踪。先对红外图像做伽马变换，把目标从背景中分离出来；用直方图非均匀量化改进传统Meanshift算法量化

2、方式，提高目标定位准确性。仿真结果表明，该方法对冷空炽热体红外目标跟踪是有效的和稳健的。关键词：红外图像；均值漂移算法；图像噪声；目标跟踪中图分类号：TP751．2；TP391文献标识码：A文章编号：1674—5620(2011)04一0039一04TrackingofFieryInfraredTargetinCoolSpaceBasedonMeanShiftAlgorithmYANGYanwei．ZHUXinshan(PLAUnit63788。Weil诅n，Shaan】【iProvince714000

3、)A换；tract：MeanShiftalgorithmisoftene“ectivelyusedtocolortargettracking，butitlacksrobustnesswhenusedforinfraredtargets．ThispaperpresentsanimprovedMeanShiftalgorithmusedinsinglefieryinfraredtargettrack—ingincoolspace．Theinterestedtargetisseparatedfromitsba

4、ckgroundbygammatransfom．Uniformityquantiza—tionisperformedoncandidateregionstoimprovetheaccuracyoftargetdetection．Thetrackingresultsshowthatthisapproachiseffectiveandrobustforfieryinfraredtargetsincoolspace．Keywords：InfraredImage；MeanShiftAlgorithm；Image

5、Noise；TargetTrackingO引言对视频序列中感兴趣目标进行有效的跟踪是计算机视觉中重要的课题。MeanShift(均值漂移)算法以其无需参数、快速模式匹配的特性被广泛应用到目标跟踪领域¨引。该算法以彩色直方图为特征实现目标识别与定位。对红外图像来说，由于灰度直方图所包含的颜色信息单一，使得MeanShift算法很难应用于红外图像[4]。冷空炽热体红外目标相对于背景而言，对比度强，目标轮廓清晰，出于这种考虑，本文提出将MeanShift跟踪算法用于该类目标的跟踪。这里将喷出炽热气体或表面温度

6、远远高于环境温度的空间飞行器统称为冷空炽热体。对红外目标直接使用MeanShift算法，由于缺乏必要的模板更新，而且核函数窗宽固定不变，当目标“过云”受到遮蔽，或者背景噪声较强时，会导致定位不准确，甚至造成目标丢失。为了解决上述问题，增强MeanShift算法对冷空炽热体红外目标跟踪的鲁棒性，首先对红外图像采用伽马变换进行降噪处理。针对冷空炽热体目标特性，选择较大的伽马系数可以将目标尽可能地从背景中分离出来，减小背景噪声对目标识别的影响。传统的MeanShift对直方图使用均匀量化，使候选区域较多的噪声

7、分量参与目标特征提取，影响了目标识别。因而，提出对候选区域直方图采用非均匀量化。做法是：首先，进行候选区域像素阈值分割，保留高亮度目标特征像素，让低于阈值的像素不参与匹配特征向量的生成；其次，在计算下一次目标定位坐标时，给没有参与特征向量提取的候选区域像素分配一个固定的较小权重，从而消除背景噪声对目标跟踪的影响，提高跟踪可靠性。实验表明，改进的MeanShift算法有效克服了喷气式飞行器“过云”·收稿日期：2010—1Z一14；修回日期：2011—01—07第一作者简介：杨彦伟(1974一)。男，硕士研

8、究生，工程师，主要从事信号与信息处理研究；E_mail：yangyw05@126．com飞行器测控学报第30卷丢失目标的问题。返回舱从进入黑障区至着陆，包括开主伞、抛大底等过程．引导伞和大底在红外图像中的亮度和形状与返回舱极为相似，在这种情况下，该算法始终能够准确地锁定返回舱目标。1MeanShift跟踪算法Meanshift算法计算目标模板和候选区域加权直方图分布，以2个分布的相似性最大为原则，使搜索窗口沿相似性增加最快的方向移动到最优匹