基于多模型融合的红外序列跟踪算法

摘要

作为一种新型图像获取技术,热红外技术能避免光照强度和背景颜色对目标提取的影响.当前利用热红外序列进行目标跟踪的算法大多结合可见光和热红外图像.针对这种局限性,提出了一种纯粹基于热红外序列的跟踪算法.首先,通过改进的码书算法和灰色预测模型,对序列中的背景信息和运动目标的运动方向进行建模;然后,将建模结果结合到压缩跟踪算法中,通过自适应的方法使背景信息、运动信息以及目标特征信息在跟踪过程中互相补充,消除跟踪算法对于可见光图像的依赖性,减少由于目标纹理特征不明显而对跟踪效果产生影响.实验证明,经改进的跟踪算法处理速度快,正确性得到了明显的提高,能更好地适应热红外序列的特点.