復(fù)雜紅外背景中運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)快速跟蹤技術(shù)

汪嘉鑫，徐貴川，于婷洋，劉正君

（哈爾濱工業(yè)大學(xué) 儀器科學(xué)與工程學(xué)院 超精密光電儀器工程研究所，黑龍江 哈爾濱，150001）

引言

紅外探測(cè)成像技術(shù)由于具有靈敏度高、抗電磁干擾能力強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)性好、大動(dòng)態(tài)范圍以及全天候工作能力等優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于紅外制導(dǎo)與紅外反導(dǎo)等軍事場(chǎng)景中。軍事場(chǎng)景復(fù)雜多變，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度快、難以捕獲，成像距離遠(yuǎn)且目標(biāo)弱小。采用紅外弱小目標(biāo)跟蹤算法，可使復(fù)雜背景下紅外成像技術(shù)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、鎖定、跟蹤更有優(yōu)勢(shì)。因此，將紅外探測(cè)成像技術(shù)與紅外弱小目標(biāo)跟蹤算法相結(jié)合，并應(yīng)用于各種類型現(xiàn)代化軍事武器，已成為世界各軍事強(qiáng)國(guó)競(jìng)相研究的熱點(diǎn)[1]。

在紅外背景圖像中，目標(biāo)占據(jù)像素少、對(duì)比度低、無(wú)具體形狀，目標(biāo)邊緣不明顯、缺少紋理且呈點(diǎn)狀，在跟蹤過(guò)程中常存在目標(biāo)遮擋、背景雜波、迅速移動(dòng)等難題，這些因素增加了紅外弱小目標(biāo)[2]的跟蹤難度。通用、高效、魯棒及實(shí)時(shí)性好的紅外弱小目標(biāo)跟蹤算法未見(jiàn)報(bào)道。

目標(biāo)跟蹤算法主要分為生成式方法、判別式方法和基于深度學(xué)習(xí)方法3類。生成式方法是對(duì)跟蹤目標(biāo)建立表觀模型，在下一幀圖像中選取相似度最大區(qū)域定位，代表算法有卡爾曼濾波[3]、粒子濾波[4]、均值漂移[5]等。判別式方法對(duì)整張圖像進(jìn)行建模，將目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域劃分為正負(fù)樣本，訓(xùn)練分類器將目標(biāo)和背景進(jìn)行區(qū)分。相關(guān)[6]、多示例學(xué)習(xí)[7]、隨機(jī)森林[8]等屬于判別方法。現(xiàn)有判別式方法多用于可見(jiàn)光大目標(biāo)情況，不適用紅外場(chǎng)景中小目標(biāo)跟蹤。……