基于紅外視頻圖像的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)核心問題，已經(jīng)成為各國(guó)高度關(guān)注的焦點(diǎn)。本文主要研究用于車載紅外視頻的目標(biāo)跟蹤問題。視頻中復(fù)雜的背景圖像和紅外目標(biāo)本身及其運(yùn)動(dòng)情況使目標(biāo)跟蹤變得非常困難。
　　本文在現(xiàn)有跟蹤算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種有效的紅外目標(biāo)跟蹤算法。算法從跟蹤準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性兩方面著手，提出了模板匹配改進(jìn)算法和小波金子塔分層搜索算法。模板匹配改進(jìn)算法在傳統(tǒng)模板匹配算法上進(jìn)行優(yōu)化，基于改進(jìn)的歸一化互相關(guān)相似性度量方法，設(shè)計(jì)了匹

2、配跟蹤置信度，提出了模板更新的自適應(yīng)閾值調(diào)整策略，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于匹配跟蹤置信度的加權(quán)模板圖像更新算法。針對(duì)在跟蹤過程中目標(biāo)尺寸變化的情況，給出了相應(yīng)的模板尺寸調(diào)整策略，減少了模板尺寸固定對(duì)跟蹤精度的影響。針對(duì)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中可能發(fā)生暫時(shí)性遮擋的情況，應(yīng)用卡爾曼濾波算法對(duì)目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，使算法在目標(biāo)被遮擋時(shí)仍能進(jìn)行穩(wěn)定地跟蹤。此外，在研究小波金字塔原理的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了小波金字塔分層搜索加速算法。利用小波金字塔分層