發(fā)布時間：2025-01-01 02:35

　　 針對地面戰(zhàn)場環(huán)境下相似背景對目標跟蹤器產生的干擾,提出了一種基于相關濾波與改進顏色概率模型的目標跟蹤算法。首先,在傳統顏色概率模型的基礎上,利用前景目標直方圖與背景直方圖的差異性提出了一種突出前景的顏色概率模型;然后,根據相關濾波器響應置信度和最大響應位置生成空間懲罰矩陣,用該矩陣懲罰相關濾波器判定的背景像素的似然概率,利用積分圖的方法得到顏色概率模型響應圖;最后,將相關濾波器和顏色概率模型得到的響應圖進行融合,融合響應圖的最大響應位置即為目標的中心位置。與核循環(huán)結構濾波器(CSK)、核相關濾波器(KCF)、判別式尺度空間跟蹤(DSST)、SAMF、Staple等5種算法在跟蹤性能上進行比較,在OTB-100標準數據集上的結果表明,所提算法的整體精度提高了3. 06%至55. 98%,成功率提高了2. 24%至54. 97%;在相似背景干擾下,其精度提高了10. 28%至43. 9%,成功率提高了8. 3%至48. 29%。在36段戰(zhàn)場視頻序列上的結果表明,所提算法的整體精度提高了2. 2%至45. 98%,成功率提高了3. 01%至58. 27%。該算法能夠更好地應對地面戰(zhàn)場環(huán)境下相...

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【部分圖文】：

圖1 本文算法總體框架示意圖

本文算法主要分為4個階段：1）由相關濾波器和突出前景的顏色概率模型分別得到相關濾波響應圖和像素級似然概率圖；2）根據相關濾波響應置信度求出顏色概率模型響應圖；3）響應圖融合；4）模型更新。算法整體框架如圖1所示。1.1相關濾波器

圖2 R通道直方圖

式中：P(bx|x∈O)≈HOI(bx)/|O|和P(bx|x∈S)≈HSI(bx)/|S|分別表示像素x屬于前景區(qū)域O的先驗概率和像素x背景區(qū)域S的先驗概率，分別由前景直方圖和背景直方圖計算得到；HOI(bx)和HSI(bx)分別表示前景直方圖和背景直方圖中像素x所在直方柱的....

圖3 似然概率圖

當不存在相似背景干擾時，顏色概率模型求得的像素屬于前景目標的似然概率圖如圖3(a）所示。由于地面戰(zhàn)場相似背景環(huán)境的干擾，實際上很難得到較理想的似然概率圖，通常在戰(zhàn)場環(huán)境下得到的像素屬于前景目標的實際似然概率圖如圖3(b）所示。由圖3(b）可知，坦克目標周圍相似背景的干擾降低了顏色....

圖4 不同時刻參數變化情況

步驟1提取當前幀輸入圖像特征形成訓練樣本f，訓練得到位置濾波器ht和尺度濾波器hs，具體計算方法參見式（1)～(2）。圖5跟蹤軌跡

本文編號：4021922