红外目标跟踪新方法：直方图与不变矩融合算法

"一种基于算法融合的红外目标跟踪方法，主要涉及红外图像处理、目标跟踪、直方图分析以及不变矩特征提取等技术。" 在红外目标跟踪领域，由于红外图像的目标与背景对比度较低，图像边缘模糊且灰度级动态范围较小，这使得红外目标的跟踪相比可见光图像更具挑战性。为了克服这些困难，文中提出了一种创新的融合算法，旨在提高跟踪的稳定性和精度。该方法结合了直方图和不变矩两种特征，以实现更准确的目标定位。 首先，利用目标直方图的特性进行快速匹配。直方图是一种有效的描述图像全局特征的工具，通过均值平移算法，可以迅速找到一个局部最优解，即直方图匹配的最佳位置。然而，这种方法仅依赖于亮度分布，可能忽视了目标的形状信息，因此可能会导致与实际目标位置的偏差。 为了解决这个问题，论文进一步引入了边缘不变矩作为修正特征。不变矩是图像形状特征的一种表示，对旋转、缩放等几何变换保持不变，能有效捕捉目标的形状信息。在找到直方图匹配的局部最优解后，通过比较目标边缘不变矩与候选区域的边缘不变矩，可以纠正因直方图匹配带来的位置偏差，防止跟踪误差的累积，从而提高跟踪的准确性。 实验结果显示，采用这种融合算法的红外目标跟踪方法能够有效地消除跟踪过程中的漂移现象，显著提升了跟踪精度。这种方法对于红外目标跟踪的实时性和鲁棒性具有重要意义，特别适用于军事、安防等领域，其中精确的红外目标跟踪是关键任务。 该研究工作为红外目标跟踪提供了一种新的策略，通过融合直方图和不变矩两种特征，实现了更精确的跟踪效果，对红外图像处理和目标识别技术的发展有着积极的推动作用。