数字视频目标跟踪中的目标匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种数字视频目标跟踪中的目标匹配方法。其步骤为：（１）根据目标像素的统计特征建立视频目标时空信息模型；（２）计算视频后续帧中的所有目标位置假设的每一个像素与所述目标时空信息模型的拟合程度，并判断这些拟合程度，对于拟合程度大于设定门限的像素认为其属于目标时空信息模型，使用核函数对后续帧中属于上述模型的像素加权，计算每一个目标位置假设和时空信息模型的匹配度；（３）计算后续帧中所有目标位置假设的上述匹配度，对于匹配度高于设定阈值２或阈值１的目标位置假设认为是目标的真实位置，并用匹配度高于设定阈值２的目标位置假设置更新目标时空信息模型。本发明专利技术具有分辨力高，跟踪目标稳定的优点，可用于在航拍视频中的运动目标跟踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理
，涉及运动目标跟踪，具体是一种数字视频运 动目标匹配的方法。
技术介绍
视频目标跟踪方法在数字视频处理领域有很广泛的应用。目标匹配方法属于目标 跟踪方法的一部分。目标匹配方法的好坏直接决定了跟踪方法的质量。目前目标匹配 的方法主要有基于目标表象特征的方法和基于统计建模的方法。K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool在文章"An adaptive color based particle filter" , Image and Vision Computing, 2003中提出了一禾中基于目标颜 色分布的目标匹配准则。使用颜色作为目标匹配准则的方法很多，如P. Perez, C. Hue, J. Vermaak and M. Gangnet, ，， Color-Based Probabilistic Tracking, "European Conference on Computer Vision" , pp. 661-675， 2002。这种方法有很多优点，比如 对旋转，部分遮挡的鲁棒性等等。此外还有使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字视频目标跟踪中的目标匹配方法，包括以下步骤：　（１）根据目标像素的统计特征建立基于视频目标时空信息模型；　（２）计算视频后续帧中的所有目标位置假设的每一个像素与所述目标时空信息模型的拟合程度，并判断这些拟合程度，对于拟合 程度大于设定门限的像素认为其属于目标时空信息模型，使用核函数对后续帧中属于上述模型的像素加权，计算每一个目标位置假设和时空信息模型的匹配度；　（３）计算后续帧中所有目标位置假设的上述匹配度，对于匹配度高于设定阈值２或阈值１的目标位置假 设认为是目标的真实位置，并用匹配度高于设定阈值２的目标位置假设置更新目标时空信息模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：梁继民，肖曦，赵恒，胡海虹，候彦宾，张毅，田捷，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]