深度与梯度特征融合的红外目标跟踪算法提升性能

本文探讨了一种融合深度特征与梯度特征的红外目标跟踪算法，针对红外序列图像中的目标跟踪问题，这是一个具有挑战性的任务，因为红外图像通常对比度较低，边缘模糊且灰度级动态范围较小。传统的跟踪方法往往依赖于深度特征和梯度特征来描述目标。 深度特征强调目标的语义信息，有助于进行类别间的区分（inter-class），但在处理类内差异（intra-class）时易受类似背景（distortor）干扰。而梯度特征作为局部区域特性，更能抵抗背景噪音，但对目标形状的剧烈变化适应性较差。因此，该研究旨在结合这两种特征的优势，提高跟踪的稳健性和准确性。 作者们提出的方法首先利用深度特征来表征目标的语义内容，反映其内在含义，而梯度特征则捕捉目标的局部结构信息，增强对复杂目标的识别能力。通过构建不同的跟踪模型，深度特征模型和梯度特征模型相互协作，形成了互补的追踪策略，有效地定位目标，尤其在应对相似背景和目标形变时表现出色。 为了验证算法的有效性，研究者选择了VOT-TIR2016这一红外视频跟踪数据库进行实验。结果显示，与当前主流的跟踪算法相比，新算法在精确度上提升了3.8%，成功率提升了4.3%，证明了其在实际场景中的优越性能。文章的关键词包括红外序列图像、梯度特征、深度特征和特征融合，同时提供了相应的DOI和文献分类信息，便于读者查找和引用。 这篇研究论文深入探讨了如何通过深度和梯度特征的结合，提高红外目标跟踪的鲁棒性和精度，对于红外图像处理领域具有重要的理论和实践价值。