基于橢圓對數極坐標變換的尺度變化目標跟蹤算法

李 武，侯志強，魏國劍，余旺盛

（空軍工程大學 信息與導航學院，陜西 西安710077）

引言

目標跟蹤一直是計算機視覺領域的研究熱點，在戰場監控、無人機的自主導航等軍事領域以及智能交通監控、視頻監控、壓縮編碼、三維重構、氣象分析、輔助醫療等民用領域廣泛應用。如何適應目標的表觀變化，實時調整目標運動所引起的尺度變化，是目標跟蹤所面臨的挑戰之一。Comaniciu等人［1］提出了增量試探法，通過計算上一幀尺度及其增量±10%3個尺度下的Mean Shift跟蹤，選取相似性系數最大的跟蹤窗所對應的帶寬為最佳帶寬，這種方法存在小尺度游蕩和尺度跟蹤滯后的問題［2］。Bradski［3］提出了基于不變矩的方法：利用Mean Shift迭代收斂至候選目標位置，計算跟蹤窗口內像素的二階中心矩確定目標的尺度因子。由于矩特征計算復雜，嚴重影響了算法的實時性。文獻［4］引入一個額外的尺度核，通過對采樣加權圖像進行DOG濾波，在尺度空間進行Mean Shift迭代找到最佳核窗寬。該方法計算量大且使用Epanechnikov核等價于在尺度空間求各尺度的平均。彭寧嵩等人［5］利用匹配角點求解仿射模型參數來確定目標的尺度，該方法僅適用于剛體或者形變較小的目標。林慶等人提出多尺度圖像信息量度量方法［6］，根據信息量的變化選擇跟蹤窗的尺度。由于難以找到徹底區分目標和背景的信息描述，因此，該算法很難適應場景變化。文獻［7］利用對數極坐標變換域的相關匹配確定目標尺度。該方法局限于跟蹤圓形目標。……