一种红外弱小目标稳定跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供了一种红外弱小目标稳定跟踪方法及装置，该方法包括：S1、在图像的搜索区域内搜索候选目标，搜索到则转步骤S2，否则转步骤S5；S2、对候选目标进行粗筛选，通过则转步骤S3，否则转步骤S5；S3、对候选目标进行目标特征矢量管道滤波，符合管道滤波条件则转步骤S4，无法通过则转步骤S5；S4、判断符合管道滤波条件的候选目标数量是否为1，是则跟踪候选目标位置，并将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索，否则转步骤S5；S5、目标丢失计数加1，判断目标丢失计数是否超过预定次数，是则转步骤S1对下一帧图像进行搜索，否则将轨迹外推并转步骤S1继续对当前帧图像进行搜索。

Infrared small and weak target stabilization tracking method and device

The invention relates to the technical field of data processing and provides a stable tracking method and device for infrared dim and small targets. The method includes: S1, searching candidate targets in the search area of the image, turning to S2 or turning to 55; S2, roughly screening candidate targets, turning to S or turning to S. 5; S3, target feature vector pipeline filtering for candidate targets, meet the pipeline filtering conditions, then turn to 14, can not pass, then turn to 55; S4, judge whether the number of candidate targets in line with the pipeline filtering conditions is 1, then track the candidate target location, and target loss count zero after turning to 1 for the next frame of image If the target loss count exceeds the predetermined number of times, the next frame is searched by the target loss count. Otherwise, the trajectory is extrapolated and the current frame image is searched by the target loss count plus 1.

【技术实现步骤摘要】
一种红外弱小目标稳定跟踪方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种红外弱小目标稳定跟踪方法及装置。
技术介绍
红外成像目标探测技术因实时性好、隐蔽性强以及抗干扰能力强等特点，被广泛应用于精确制导、探测告警等武器装备系统中。实际应用中，要求探测系统应尽可能发现远距离目标.但此时目标在视场中是以小目标形态出现的，且复杂背景下，尤其是云层的干扰，目标与背景的对比度低，在图像上表现为淹没在复杂背景中的几个像素点。随着目标机动性能的不断提高，对于跟踪算法的鲁棒性、实时性也提出了更高的要求。如能对远距离弱小目标进行稳定跟踪，则对于精确制导，对目标精确打击提供了依据，具有重要意义。当前国内外公开文献中报道的弱小目标跟踪技术，采用先图像预处理，后利用目标信噪比、目标尺度和目标时空连续性对真假目标进行判断，剔除虚假目标，捕获真实目标。但是当空中存在云层干扰时，跟踪稳定性大大下降。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术中弱小目标检测技术无法有效排除干扰的缺陷，提供了一种红外弱小目标稳定跟踪方法及装置。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种红外弱小目标稳定跟踪方法，包括：S1、在图像的搜索区域内搜索候选目标，搜索到则转步骤S2；否则转步骤S5；S2、对候选目标进行粗筛选，通过则转步骤S3，否则转步骤S5；S3、对候选目标进行目标特征矢量管道滤波，符合管道滤波条件则转步骤S4，无法通过则转步骤S5；S4、判断符合管道滤波条件的候选目标数量是否为1，是则跟踪候选目标位置，并将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索；否则转步骤S5；S5、目标丢失计数加1，判断目标丢失计数是否超过预定次数，是则转步骤S1对下一帧图像进行搜索，否则将轨迹外推并转步骤S1继续对当前帧图像进行搜索。可选地，所述步骤S3中对候选目标进行目标特征矢量管道滤波的步骤中，通过用目标的多种特征构成管道进行滤波，其中设当前帧目标特征向量为Xn＝(xn1,xn2,…,xnm)，n为当前帧图像的时间序列数，其中xn1至xnm分别为候选目标在当前帧图像的m个目标特征，通过以下公式计算：其中，R为满足管道的标志值，N为选定的与当前帧进行比较的图像帧数，R(i)为当前帧进行第i次比较得到的标志值，i＝1,2,…,N，Xn-i为第n-i帧图像的目标特征向量，xnj为当前帧第j个目标特征，x(n-i)j为第n-i帧图像第j个目标特征，aj为第j个目标特征预设的权系数，j＝1,2,…,m，且D是预设阈值，当该候选目标的满足管道的标志值R大于等于预设阈值时判断其符合管道滤波条件，否则判断其不符合管道滤波条件。可选地，所述目标特征选自以下一组目标特征：目标的方位位置、俯仰位置、方位尺寸、俯仰尺寸、面积和平均灰度。可选地，所述步骤S4中将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索时，通过以下公式确定搜索区域：Sx＝Sx0+λ1*x1+λ3*v1；Sy＝Sy0+λ2*x2+λ4*v2其中，Sx0为跟踪框长度初始值，Sy0为跟踪框宽度初始值，x1,y1分别是目标的方位俯仰尺寸，λ1和λ2是预设的尺寸系数，v1和v2分别是目标的方位俯仰速率，λ3和λ4是预设的速率系数。可选地，所述步骤S5中转步骤S1对下一帧图像进行搜索时，将搜索区域恢复初始的搜索区域尺寸。可选地，所述步骤S5中轨迹外推的步骤包括：以丢失计数前目标的位置为中心，根据丢失计数前稳定跟踪记录的方位俯仰角速度轨迹信息，进行轨迹外推，重新确定搜索区域。可选地，所述步骤S5中目标丢失计数的预定次数根据帧速率确定。可选地，所述步骤S5中目标丢失计数的预定次数为5～20。本专利技术还提供了一种红外弱小目标稳定跟踪装置，包括：目标搜索单元，用于在图像的搜索区域内检测候选目标，检测到则启动粗筛选单元，否则启动丢失判断单元；目标粗筛单元，用于对候选目标进行粗筛选，通过则启动管道滤波单元，否则启动丢失判断单元；管道滤波单元，对候选目标进行目标特征矢量管道滤波，符合管道滤波条件则启动数量判断单元，无法通过则启动丢失判断单元；数量判断单元，用于判断符合管道滤波条件的候选目标数量是否为1，是则跟踪候选目标位置，并将丢失计数清零后启动目标搜索单元对下一帧图像进行搜索；否则启动丢失判断单元；丢失判断单元，用于将目标丢失计数加1，并判断目标丢失计数是否超过预定次数，是则启动目标搜索单元对下一帧图像进行搜索，否则将轨迹外推并启动目标搜索单元继续对当前帧图像进行搜索。可选地，所述管道滤波单元通过用目标的多种特征构成管道进行滤波，其中设当前帧目标特征向量为Xn＝(xn1,xn2,…,xnm)，n为当前帧图像的时间序列数，其中xn1至xnm分别为候选目标在当前帧图像的m个目标特征，通过以下公式计算：其中，R为满足管道的标志值，N为选定的与当前帧进行比较的图像帧数，R(i)为当前帧进行第i次比较得到的标志值，i＝1,2,…,N，Xn-i为第n-i帧图像的目标特征向量，xnj为当前帧第j个目标特征，x(n-i)j为第n-i帧图像第j个目标特征，aj为第j个目标特征预设的权系数，j＝1,2,…,m，且D是预设阈值，当该候选目标的满足管道的标志值R大于等于预设阈值时判断其符合管道滤波条件，否则判断其不符合管道滤波条件。可选地，所述目标特征选自以下一组目标特征：目标的方位位置、俯仰位置、方位尺寸、俯仰尺寸、面积和平均灰度。可选地，所述数量判断单元将目标丢失计数清零后启动目标搜索单元对下一帧图像进行搜索时，通过以下公式确定搜索区域：Sx＝Sx0+λ1*x1+λ3*v1；Sy＝Sy0+λ2*x2+λ4*v2其中，Sx0为跟踪框长度初始值，Sy0为跟踪框宽度初始值，x1,y1分别是目标的方位俯仰尺寸，λ1和λ2是预设的尺寸系数，v1和v2分别是目标的方位俯仰速率，λ3和λ4是预设的速率系数。可选地，所述丢失判断单元启动目标搜索单元对下一帧图像进行搜索时，将搜索区域恢复初始的搜索区域尺寸。可选地，所述丢失判断单元执行的轨迹外推的步骤包括：以丢失计数前目标的位置为中心，根据丢失计数前稳定跟踪记录的方位俯仰角速度轨迹信息，进行轨迹外推，重新确定搜索区域。实施本专利技术实施例提供的红外弱小目标稳定跟踪方法及装置，至少具有如下有益效果：1、本专利技术对通过上述逐级筛选以及对目标丢失的计数，可以提高红外弱小目标跟踪的准确性。2、本专利技术通过用目标的多种特征来构成管道进行滤波，从而对干扰源进行排除，其充分利用了目标特性，提高了鲁棒性。3、本专利技术采取自适应搜索区域选择方法，既根据分割出的目标方位尺寸和俯仰尺寸获得与目标尺寸自适应的搜索区域，又根据目标的运动速率获得与目标速率相关的搜索区域，随后综合进行计算得到最终的目标搜索区域，并且提供了一套对搜索区域的大小进行调节的规则，提升了分割效果，提高了跟踪的鲁棒性。4、本专利技术使用全局轨迹外推方法，采用伺服历史信息，进行轨迹外推，直到满足要求的候选目标个数只有一个，则认为目标离开干扰物，重新进行跟踪，可以有效区分目标和干扰物。5、本专利技术中目标丢失计数的预定次数可以根据帧速率确定，且与帧速率呈反比，从而能够在合理地时间内未跟踪到符合条件的目标时，对下一帧图像进行重新捕获，而不至于浪费太多资源进行反复的搜索。附图说明图1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种红外弱小目标稳定跟踪方法，其特征在于，包括：S1、在图像的搜索区域内搜索候选目标，搜索到则转步骤S2；否则转步骤S5；S2、对候选目标进行粗筛选，通过则转步骤S3，否则转步骤S5；S3、对候选目标进行目标特征矢量管道滤波，符合管道滤波条件则转步骤S4，无法通过则转步骤S5；S4、判断符合管道滤波条件的候选目标数量是否为1，是则跟踪候选目标位置，并将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索；否则转步骤S5；S5、目标丢失计数加1，判断目标丢失计数是否超过预定次数，是则转步骤S1对下一帧图像进行搜索，否则将轨迹外推并转步骤S1继续对当前帧图像进行搜索。

【技术特征摘要】
1.一种红外弱小目标稳定跟踪方法，其特征在于，包括：S1、在图像的搜索区域内搜索候选目标，搜索到则转步骤S2；否则转步骤S5；S2、对候选目标进行粗筛选，通过则转步骤S3，否则转步骤S5；S3、对候选目标进行目标特征矢量管道滤波，符合管道滤波条件则转步骤S4，无法通过则转步骤S5；S4、判断符合管道滤波条件的候选目标数量是否为1，是则跟踪候选目标位置，并将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索；否则转步骤S5；S5、目标丢失计数加1，判断目标丢失计数是否超过预定次数，是则转步骤S1对下一帧图像进行搜索，否则将轨迹外推并转步骤S1继续对当前帧图像进行搜索。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中对候选目标进行目标特征矢量管道滤波的步骤中，通过用目标的多种特征构成管道进行滤波，其中设当前帧目标特征向量为Xn＝(xn1,xn2,…,xnm)，n为当前帧图像的时间序列数，其中xn1至xnm分别为候选目标在当前帧图像的m个目标特征，通过以下公式计算：其中，R为满足管道的标志值，N为选定的与当前帧进行比较的图像帧数，R(i)为当前帧进行第i次比较得到的标志值，i＝1,2,…,N，Xn-i为第n-i帧图像的目标特征向量，xnj为当前帧第j个目标特征，x(n-i)j为第n-i帧图像第j个目标特征，aj为第j个目标特征预设的权系数，j＝1,2,…,m，且D是预设阈值，当该候选目标的满足管道的标志值R大于等于预设阈值时判断其符合管道滤波条件，否则判断其不符合管道滤波条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标特征选自以下一组目标特征：目标的方位位置、俯仰位置、方位尺寸、俯仰尺寸、面积和平均灰度。4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中将目标丢失计数清零后转步骤S1对下一帧图像进行搜索时，通过以下公式确定搜索区域：Sx＝Sx0+λ1*x1+λ3*v1；Sy＝Sy0+λ2*x2+λ4*v2其中，Sx0为跟踪框长度初始值，Sy0为跟踪框宽度初始值，x1,y1分别是目标的方位俯仰尺寸，λ1和λ2是预设的尺寸系数，v1和v2分别是目标的方位俯仰速率，λ3和λ4是预设的速率系数。5.根据权利要求1～3中任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：张挺，张樯，崔述金，赵凯，郑帅，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11