融合边缘灰度特征的红外序列图像目标跟踪算法

"该文针对红外序列图像目标跟踪的挑战，提出了一种融合边缘-灰度特征的高效跟踪算法，旨在改进Mean Shift算法的性能。通过结合红外图像的边缘方向信息和灰度信息，构建了新的目标模型，增强了算法在跟踪过程中的计算效率和鲁棒性。实验结果表明，这种方法提升了灰度直方图对目标模型的描述能力，从而改善了跟踪算法的准确性。关键词包括灰度特征、相似度函数、边缘特征、Mean Shift算法以及红外序列图像。" 红外序列图像目标的高效跟踪是图像处理领域的一个关键问题，特别是在军事追踪技术中。随着红外成像技术的发展，对精确跟踪的需求日益增长。Mean Shift算法因其实时性和准确性而成为常用的选择，但其在处理红外序列图像时可能会遇到困难，因为这类图像的对比度低，目标与背景的灰度差异小。 传统的Mean Shift算法依赖于灰度特征进行目标定位，但在灰度空间相似度高的红外图像中，这种方法可能无法有效区分目标和背景。为了解决这个问题，本文提出了一种创新的跟踪策略，即利用边缘-灰度特征融合。边缘信息可以提供目标形状和轮廓的细节，而灰度信息则反映目标的整体亮度分布。结合这两种特征，可以创建一个更全面的目标模型，这有助于在复杂的背景中准确地定位和跟踪目标。 在研究Mean Shift算法的基础上，作者构建了一个新的目标模型，这个模型结合了红外图像的边缘方向信息和灰度信息。将这个模型应用于跟踪过程中，能提高算法的运算能力和适应性。实验验证了这种方法的有效性，它增强了灰度直方图对目标模型的描述能力，使得跟踪算法在面对光照变化、遮挡和其他干扰时更具鲁棒性。 该研究提供了一种改进的红外序列图像目标跟踪方法，通过结合边缘和灰度特征，提高了Mean Shift算法在处理红外图像时的性能，对于实际应用中的目标跟踪问题具有重要的理论和实践价值。这种方法有望在未来的红外图像处理和目标跟踪技术中发挥重要作用。