目标跟踪失效重检方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标跟踪失效重检方法及装置、存储介质、电子设备。该目标跟踪失效重检方法可以包括：获取当前帧图像，并判断跟踪目标是否丢失；在判断跟踪目标丢失时，在当前帧图像中以跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心，在预设区域中获取第一候选样本；计算各第一候选样本的局部对比度，并从第一候选样本中去除局部对比度小于一第一局部对比度阈值的第一候选样本，以得到第二候选样本；计算各第二候选样本的最近邻相似度，并将最近邻相似度大于最近邻相似度阈值的第二候选样本确定为跟踪目标。本公开减少了系统的计算工作量，提高了跟踪目标的重检准确率以及跟踪目标的重检效率。

Target tracking failure rechecking method and device, storage medium, and electronic equipment

The disclosure relates to the field of image processing technology, in particular to a target tracking failure reexamination method and device, storage medium, and electronic equipment. The target tracking failure reexamination method can include: obtaining the current frame image and judging whether the tracking target is lost; in judging the loss of the tracking target, the first candidate sample is obtained in the preset area in the presupposition region, and the first candidate sample is calculated. The first candidate sample is removed from the first candidate sample and the first candidate sample is less than one of the first local contrast threshold. Second candidate samples are obtained. The nearest neighbor similarity of the second candidate samples is calculated and the second candidate samples with the nearest neighbor similarity greater than the nearest neighbor threshold value are identified as the tracking list. Mark. This disclosure reduces the workload of the system, improves the accuracy of tracking target re examination and tracks the re examination efficiency of the target.

【技术实现步骤摘要】
目标跟踪失效重检方法及装置、存储介质、电子设备
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种目标跟踪失效重检方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
在红外搜索和跟踪系统中，对于在低信噪比条件下的弱小目标跟踪是一个重要的研究课题。由于目标受背景噪声和背景杂波的影响极大，同时低空目标容易受到地面物体的影响，给目标跟踪带来了极大的挑战。在传统的跟踪目标检测方法中，通常采用建立跟踪目标的特征模型，并根据该特征模型计算图像中候选目标与跟踪目标的相似度，并将相似度最高的候选目标确定为跟踪目标。然而，一方面，传统的跟踪目标更侧重于目标的短时间跟踪，而对长时间的跟踪鲜有研究；另一方面，由于在现实应用场景中，跟踪目标体积小，背景复杂，在通过传统的跟踪目标检测方法检测跟踪目标时，容易造成干扰，进而降低了跟踪目标检测的准确性；又一方面，由于在传统的跟踪目标检测的方法中，候选目标是在整个图像区域中选取，因此，候选目标的数量大，计算量大，检测效率低。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。专利技术内容本公开的目的在于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标跟踪失效重检方法，其特征在于，包括：获取当前帧图像，并判断跟踪目标是否丢失；在判断所述跟踪目标丢失时，在所述当前帧图像中以所述跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心，在预设区域中获取第一候选样本；计算各所述第一候选样本的局部对比度，并从所述第一候选样本中去除所述局部对比度小于一第一局部对比度阈值的所述第一候选样本，以得到第二候选样本；计算各所述第二候选样本的最近邻相似度，并将所述最近邻相似度大于最近邻相似度阈值的所述第二候选样本确定为所述跟踪目标。

【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪失效重检方法，其特征在于，包括：获取当前帧图像，并判断跟踪目标是否丢失；在判断所述跟踪目标丢失时，在所述当前帧图像中以所述跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心，在预设区域中获取第一候选样本；计算各所述第一候选样本的局部对比度，并从所述第一候选样本中去除所述局部对比度小于一第一局部对比度阈值的所述第一候选样本，以得到第二候选样本；计算各所述第二候选样本的最近邻相似度，并将所述最近邻相似度大于最近邻相似度阈值的所述第二候选样本确定为所述跟踪目标。2.根据权利要求1所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述方法还包括计算所述第一局部对比度阈值，其中，所述第一局部对比度阈值的计算公式为：其中，Tc为所述第一局部对比度阈值，为所述第一候选样本的局部对比度的均值，为所述第一候选样本的局部对比度的标准差，k为常数。3.根据权利要求1所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述方法还包括计算所述最近邻相似度阈值，包括：获取所述当前帧图像之前的多帧图像中的所述跟踪目标的最近邻相似度；根据每帧图像中的所述跟踪目标的最近邻相似度计算所述跟踪目标的最近邻相似度的平均值和最小值；根据下式计算所述最近邻相似度阈值：THNNS＝(mu_NNS-min_NNS)/2其中：THNNS为所述最近邻相似度阈值，mu_NNS为所述跟踪目标的最近邻相似度的平均值，min_NNS为所述所述跟踪目标的最近邻相似度的最小值。4.根据权利要求1所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述第一候选样本的局部对比度的计算公式为：其中：Ci为第i个第一候选样本si的局部对比度，max(si)为所述第一候选样本si中像素的最大灰度值，max(ti)为所述第一候选样本si邻域中像素的最大灰度值，min(ti)为所述第一候选样本si邻域中像素的最小灰度值，ε为调整函数。5.根据权利要求4所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述计算各所述第一候选样本的局部对比度还包括：根据各所述第一候选样本的局部对比度并结合一第二局部对比度阈值在所述第一候选样本中去除所述局部对比度小于所述第二局部对比度阈值的所述第一候选样本。6.根据权利要求5所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述方法还包括计算所述第二局部对比度阈值，包括：获取所述当前帧图像之前的多帧图像中的所述跟踪目标的局部对比度；根据每帧图像中的所述跟踪目标的局部对比度计算所述跟踪目标的局部对比度的平均值和最小值；根据下式计算所述第二局部对比度阈值：THLCM＝(mu_lcm-min_lcm)/2其中：THLCM为所述第二局部对比度阈值，mu_lcm为所述跟踪目标的局部对比度的平均值，min_lcm为所述跟踪目标的局部对比度的最小值。7.根据权利要求1所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述计算各所述第二候选样本的最近邻相似度包括：根据一最近邻分类器依次计算各所述第二候选样本的最近邻相似度；其中，所述最近邻分类器的建立包括：在所述当前帧图像中以所述跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心选取正样本和负样本；根据所述正样本和所述负样本建立所述最近邻分类器。8.根据权利要求7所述的目标跟踪失效重检方法，其特征在于，所述在所述当前帧图像中以所述跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心选取正样本包括：在所述当前帧图像中以所述跟踪目标在上一帧图像中的坐标为中心在第一预设范围内按...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡锦龙，韩雪云，
申请(专利权)人：西安天和防务技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61