复杂动态背景下的红外运动多目标跟踪与检测

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1、第37卷第1期光电工程Vol.37,No.12010年1月Opto-ElectronicEngineeringJan,2010文章编号：1003-501X(2010)01-0049-06复杂动态背景下的红外运动多目标跟踪与检测1211石文君，王登位，徐海全，汪浩(1.海军航空工程学院研究生管理大队，山东烟台264001；2.华中科技大学图像识别与人工智能研究所，武汉430074)摘要：提出了一种采用小波变换对复杂动态背景变化程度的检测方法。对红外序列图像进行小波变换预处理后，可以提取出若干个特征区域，通过检测这些特征区域的差异来判断背景的变化程度，实现背景抑制。在抑制动态背景的基础之上，运用基

2、于动态先验知识的区域主动轮廓模型的水平集方法来实现红外多目标的数据关联和跟踪，动态先验知识包括形状描述因子、灰度特征和运动特征等。同时，在多目标跟踪中存在目标“合并和分裂”的现象，运用“记忆和填充”方法来实现对多目标的稳定跟踪。通过对实际复杂动态背景条件下的红外序列图像进行多目标跟踪和检测实验，验证了所提方法的可行性和有效性。关键词：小波变换；区域主动轮廓模型；合并和分裂；记忆和填充中图分类号：TP391.4文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.1003-501X.2010.01.09TrackingandDetectionofMovingInfraredMulti-target

3、inComplexDynamicBackground1211SHIWen-jun，WANGDeng-wei，XUHai-quan，WANGHao(1.GraduateStudentsBrigadeofNavalAeronauticalandAstronauticalUniversity,Yantai264001,ShandongProvince,China;2.PatternRecognitionandIntelligentSystem,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:Anefficient

4、approachbasedonwavelettransformispresentedtodetectthevariationdegreeofdynamicbackground.Firstly,somecandidateregionscanbeobtainedbyprocessingIRdatathroughwavelettransform,thenthedegreeofthedifferencebetweencurrentandreferencedbackgroundcanbejudgedthroughdetectingthedifferenceoftheabovefeatureregions

5、.Finally,somesmallmovingcandidatetargetscanbedetectedbyeliminatingbackground.Aftereliminatingbackground,dataassociationandrobusttrackingofthosetargetscanberealizedbylevelsettrackingmethodbasedonregion-basedactivecontourwithdynamicpriors.Dynamicpriorsincludeshapedescriptor,intensityinformation,moving

6、featuresandetc.Inaddition,targets’mergingandsplittingphenomenaoccasionallyariseduringmulti-targettracking.Thisproblemcanbesolvedby‘memorizingandfilling’.Theproposedapproachisvalidatedtotrackmulti-targeteffectivelybyusingactualinfraredimagesequenceswithcomplexdynamicbackground.Experimentresultsindica

7、tethefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:wavelettransform;region-basedactivecontourmodel;mergingandsplitting;memorizingandfilling0引言红外多目标的跟踪和检测方法是卫星预警、精确制导、告警和监测等领域的一项关键核心技术，对复杂背景条