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1、運動目標相關跟蹤算法的研究 摘要：針對在紅外目標跟蹤過程中出現(xiàn)的目標被遮擋和被類似目標干擾而不能準確跟蹤的情況，對運算量較小、不易受個別噪聲影響的MCD算法進行了改進。在跟蹤目標過程中采用合適的目標更新策略和預測性能較好的綜合預測。仿真結果表明，該改進算法既減少了運算量，又有較好的穩(wěn)定性和抗干擾性?！ ￡P鍵詞：綜合預測；目標跟蹤；MCD；抗干擾性 中圖分類號：TN911.7?34文獻標識碼：A文章編號：1004?373X（2016）01?0057?02 0引言 相關跟蹤算法[1]是將包含目標的模板圖像在待匹配圖像上以不同的偏移
2、值位移，根據(jù)相關函數(shù)逐像素計算模板圖像和待匹配圖像間的相似程度，相關函數(shù)取得最大值的位置就是目標位置。由于此跟蹤方法不需要對圖像進行分割，也不需要提取目標的特征，只需在原始圖像數(shù)據(jù)上進行運算即可，保留了圖像的全部信息，所以在許多復雜環(huán)境場景中是一種切實可行的目標跟蹤方法。因此，相關跟蹤算法在跟蹤系統(tǒng)中得到了廣泛的應用。常見的相關跟蹤算法有平均絕對差分法（MAD）、序貫相似性檢測算法[1]（SSDA）、最大近鄰距離[2?3]（MaximumCloseDistance，MCD）相關匹配算法等。MCD算法因運算量較小，不受個別噪聲點的影響成
3、為應用廣泛的方法。4 在對目標的跟蹤過程中，如果對每一幀圖像的每個位置都要計算模板圖像和它的匹配值來確定目標的位置，計算量太大，不能滿足跟蹤系統(tǒng)對實時性的要求。一種簡化匹配過程的常用方法是根據(jù)目標前面的運動信息去預測當前位置，這樣可縮小搜索范圍，減少目標跟蹤中的計算量，提高跟蹤的穩(wěn)定性和抗干擾性?！ ?綜合預測在MCD算法中的應用 MCD算法的優(yōu)點在于計算量小，并且不受個別噪聲點的影響；自適應模板的修正策略可以在一定程度上克服實際圖像的變形、噪聲、遮擋等變化。研究過程中發(fā)現(xiàn)，正常情況下此方法可以實現(xiàn)穩(wěn)定的跟蹤，但當目標的狀態(tài)變化較
4、大時，跟蹤效果不理想。所以想到在更新之前采用運動預測目標可能出現(xiàn)的位置對模板更新進行約束。通過對幾種預測器的詳細分析可知：綜合預測器的運算量不大，用于跟蹤不會影響跟蹤系統(tǒng)對實時性的要求，用它預測目標的位置，預測值較接近于真實值。本文對MCD算法做了改進，提出了加入更新和預測的相關跟蹤算法――基于MCD距離的自適應模板修正策略和基于綜合預測器的相關跟蹤算法，并且分別讓線性預測和平方預測與MCD算法結合，對同一序列圖像進行跟蹤，通過仿真實驗對這三種預測器的性能進行了驗證、比較?！ ?仿真實驗結果 仿真實驗對一組紅外序列圖像進行跟蹤。基于
5、線性預測、平方預測的算法跟蹤如圖1所示，基于綜合預測的MCD算法跟蹤如圖2所示。4 對比圖1，圖2可以看出：在抗干擾能力方面，線性預測跟蹤遇到類似目標時跟蹤受干擾，模板發(fā)生了漂移，如第55幀圖；綜合預測跟蹤不受類似目標的干擾，抗干擾能力明顯強于線性預測跟蹤。在抗遮擋能力方面，線性預測跟蹤在目標被部分遮擋時，模板就一直漂移，直到目標完全出現(xiàn)才能穩(wěn)定跟蹤；平方預測跟蹤在目標被遮擋一小部分時跟蹤穩(wěn)定，在第59幀目標被進一步遮擋時，模板發(fā)生了漂移，直至目標大部分出現(xiàn)時才正確跟蹤；綜合預測跟蹤由圖2（b）和圖2（c）可看出目標部分被遮擋或全部
6、被短暫遮擋時跟蹤仍能穩(wěn)定進行。由此可見，線性預測跟蹤的抗遮擋能力最差，平方預測跟蹤稍好一點，綜合預測跟蹤的抗遮擋能力最強?！ ?結語 MCD跟蹤算法運算量較小并且不受個別噪聲點的影響，因此成為運動目標跟蹤中的常用方法。如果在匹配過程中根據(jù)目標前面的運動信息去預測當前位置，這樣可縮小搜索范圍，減少目標跟蹤中的計算量，提高跟蹤的穩(wěn)定性和抗干擾性。本文采用綜合預測器與MCD相結合的方法對紅外序列圖像進行仿真跟蹤。仿真結果表明：在目標運動軌跡變化不是太大的情況下，即使目標部分被遮擋或全部被短暫遮擋，該算法仍能準確預測出目標下一時刻的位置，表
7、明該算法的穩(wěn)定性。類似目標的干擾對跟蹤沒產(chǎn)生影響，表明該算法還具有一定的抗干擾性?！ ⒖嘉墨I [1]張萬清.飛航導彈電視導引頭[M].北京：宇航出版社，1994. [2]ZHANGGuilin，RENXianyi，ZHANGTianxu.Correlationtrackingusinganoveldistancemeasurementasfeedback[J].InfraredandLaserEngineering，2003，32（6）：47?53. [3]4羅詩途，張?^，羅飛路，等.基于自適應模板修正的相關跟蹤方法[J].
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