基于相关滤波与颜色概率模型的目标跟踪算法

发布时间：2025-01-01 02:35

　　 针对地面战场环境下相似背景对目标跟踪器产生的干扰,提出了一种基于相关滤波与改进颜色概率模型的目标跟踪算法。首先,在传统颜色概率模型的基础上,利用前景目标直方图与背景直方图的差异性提出了一种突出前景的颜色概率模型;然后,根据相关滤波器响应置信度和最大响应位置生成空间惩罚矩阵,用该矩阵惩罚相关滤波器判定的背景像素的似然概率,利用积分图的方法得到颜色概率模型响应图;最后,将相关滤波器和颜色概率模型得到的响应图进行融合,融合响应图的最大响应位置即为目标的中心位置。与核循环结构滤波器(CSK)、核相关滤波器(KCF)、判别式尺度空间跟踪(DSST)、SAMF、Staple等5种算法在跟踪性能上进行比较,在OTB-100标准数据集上的结果表明,所提算法的整体精度提高了3. 06%至55. 98%,成功率提高了2. 24%至54. 97%;在相似背景干扰下,其精度提高了10. 28%至43. 9%,成功率提高了8. 3%至48. 29%。在36段战场视频序列上的结果表明,所提算法的整体精度提高了2. 2%至45. 98%,成功率提高了3. 01%至58. 27%。该算法能够更好地应对地面战场环境下相...

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【部分图文】：

图1 本文算法总体框架示意图

本文算法主要分为4个阶段：1）由相关滤波器和突出前景的颜色概率模型分别得到相关滤波响应图和像素级似然概率图；2）根据相关滤波响应置信度求出颜色概率模型响应图；3）响应图融合；4）模型更新。算法整体框架如图1所示。1.1相关滤波器

图2 R通道直方图

式中：P(bx|x∈O)≈HOI(bx)/|O|和P(bx|x∈S)≈HSI(bx)/|S|分别表示像素x属于前景区域O的先验概率和像素x背景区域S的先验概率，分别由前景直方图和背景直方图计算得到；HOI(bx)和HSI(bx)分别表示前景直方图和背景直方图中像素x所在直方柱的....

图3 似然概率图

当不存在相似背景干扰时，颜色概率模型求得的像素属于前景目标的似然概率图如图3(a）所示。由于地面战场相似背景环境的干扰，实际上很难得到较理想的似然概率图，通常在战场环境下得到的像素属于前景目标的实际似然概率图如图3(b）所示。由图3(b）可知，坦克目标周围相似背景的干扰降低了颜色....

图4 不同时刻参数变化情况

步骤1提取当前帧输入图像特征形成训练样本f，训练得到位置滤波器ht和尺度滤波器hs，具体计算方法参见式（1)～(2）。图5跟踪轨迹

本文编号：4021922