改进MeanShift算法：红外目标的自适应核窗跟踪

本文主要探讨了一种改进的红外目标跟踪算法，针对传统Mean Shift算法在处理对比度低和尺度变化的红外目标时存在的跟踪困难。Mean Shift算法依赖于局部密度估计来寻找数据集中高密度区域，但在处理复杂环境中的目标时，由于噪声干扰和目标尺寸变化可能导致算法失效。 首先，作者提出了一种融合灰度和纹理信息的方法，这是对原始Mean Shift算法的重要补充。灰度信息提供了目标的基础色彩特征，而纹理则捕捉了目标表面的细节结构。通过定义背景灰度和纹理的加权系数，可以增强目标的定位精度，使得算法更能区分目标与背景，即使在对比度较低的情况下也能更准确地定位。 接着，文章的核心创新在于提出了一种基于背景和前景目标相似度的自适应核窗宽选取策略。传统的固定窗口大小可能无法适应目标尺度的变化，而这种方法可以根据当前目标的特性动态调整窗口的大小，确保跟踪窗口始终与目标的尺寸保持一致。这种自适应性使得算法在面对尺度变化的目标时，能更好地维持稳定的跟踪性能。 实验结果显示，该算法在实际应用中表现出了显著的优势，能够有效地跟踪红外目标，并且对尺度变化的情况具有良好的适应性。这主要归功于它结合了多维度特征信息，以及通过自适应窗口设计解决了目标尺寸不确定性带来的问题。 关键词包括：红外目标跟踪、Mean Shift算法、特征融合、自适应跟踪窗口、背景加权。这些关键词突出了文章的核心技术和研究重点，对于理解和应用该算法具有指导意义。这项工作为红外目标跟踪领域提供了一种实用且鲁棒的解决方案，有望在实际监控和军事应用中发挥重要作用。