一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112184764A(43)申请公布日2021.01.05(21)申请号202010948814.3G06T7/73(2017.01)(22)申请日2020.09.10(71)申请人太原理工大学地址030024山西省太原市迎泽西大街79号(72)发明人马珺王昱皓(74)专利代理机构太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙)14109代理人冷锦超邓东东(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/149(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T3/60(2006.01)G06T7/262(2017.01)权利要求书2页说明书4页附图4页(54)发明名称一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法(57)摘要本发明提出一种基于傅里叶‑梅林变换的目标跟踪方法，属于计算机视觉与数字图像处理领域；解决目标跟踪技术中所跟踪的目标发生旋转和尺度变化的问题；具体步骤为：读入待跟踪视频帧序列，在第一帧标记选择要跟踪的目标，对搜索区域进行特征提取，搜索检测区域由笛卡尔坐标系转化到对数极坐标系，目标在笛卡尔坐标系下旋转和尺度变换，进而转换为对数极坐标系下平移变换，利用傅里叶‑梅林变换获得跟踪目标旋转角度和尺度变换大小；对所跟踪的目标模版进行插值更新；本发明可以实现高鲁棒性和长时间实时跟踪，当目标发生旋转或者尺度变化时，能够及时跟踪目标。CN112184764ACN112184764A权利要求书1/2页1.一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法，其特征在于，通过傅里叶-梅林变换对连续空间的目标尺度和旋转参数进行估计，对目标进行鲁棒性跟踪；具体包括以下步骤：1)读入待跟踪视频帧序列，在第一帧标记选择要跟踪的目标，初始化跟踪器；2)对搜索区域进行特征提取，利用核相关滤波方法得到相关滤波响应图，响应图峰值位置为新一帧目标可能位置；3)搜索检测区域由笛卡尔坐标系转化到对数极坐标系，所述目标在笛卡尔坐标系下旋转和尺度变换，进而转换为对数极坐标系下平移变换，利用傅里叶-梅林变换获得跟踪目标旋转角度和尺度变换大小；4)根据检测得到的目标平移，旋转和尺度变换得到滤波器模版，对所跟踪的目标模版进行插值更新。2.根据权利要求1所述一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤1为：步骤1.1：所述目标的中心所搜区域大小为初始目标外接矩形的1.5倍；步骤1.2：提取第一帧目标中心候选区域HOG特征；将得到的特征与汉宁窗相乘得到目标模版，根据得到的模版计算高斯矩阵图。3.根据权利要求2所述一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤2为：步骤2.1：对搜索区域patch进行特征提取，然后进行傅里叶变换，得到所跟踪目标的特征，具体计算表达式为：步骤2.2：对下一帧待检测区域进行处理提取特征并对其进行汉宁窗处理，具体计算表达式为：步骤2.3：根据所提取的体征计算响应图峰值位置Fmax＝maxf(z)＝max(response)。4.根据权利要求1所述一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法，其特征在于，步骤3为：步骤3.1：对搜索区域patch由笛卡尔坐标系转换到对极数坐标系，提取搜素区域的特征；步骤3.2：根据搜索区域特征与本专利所提的基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法模板进行相位相关运算获得跟踪目标的旋转角度与变换尺度，具体变换内容为：设搜索区域与目标模板为f1(x,y)与f2(x,y)；对应的Fourier变换为F1(u,v),F2(u,v)。则两者存在关系为互功率谱可表示为互功率谱的相位等价于图像间的相位差；通过对互功率谱做傅里叶反变换，求得脉冲峰值位置即为两者之间的相对偏移量；根据偏移量可的跟踪目标的尺度变换s与角度变换θ。5.根据权利要求1所述一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法，其特征在于，步骤4为：2CN112184764A权利要求书2/2页根据检测器得到的位置计算新一帧得到的模版xt-1和参数αt-1；对当前帧的参数进行插值更新，使滤波器能适应目标的变化并提高跟踪器的鲁棒性，具体计算公式为：3CN112184764A说明书1/4页一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法技术领域[0001]本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，具体为一种基于傅里叶-梅林变换的目标跟踪方法。背景技术[0002]目标跟踪技术是计算机视觉的一个重要分支，在人机交互，视频监控，无人机侦查等领域有广泛的应用，随着计算机视觉和人工智能的发展，目标检测跟踪被予以越来越多的关注。但是由于所跟踪对象可能所处于复杂环境下，在应用中存在光照变化、刚性形变、快速运动、部分遮挡、背景繁杂等多种因素，寻求快速稳定、适合对象变化的跟踪方法始终是一个挑战。[0003]最近