一种非合作目标快速轮廓跟踪方法.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CN107169972A(43)申请公布日2017.09.15(21)申请号201710423107.0(22)申请日2017.06.07(71)申请人上海航天控制技术研究所地址200233上海市徐汇区宜山路710号(72)发明人曹姝清刘宗明卢山张翰墨刘韬(74)专利代理机构上海信好专利代理事务所(普通合伙)31249代理人潘朱慧(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/246(2017.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种非合作目标快速轮廓跟踪方法(57)摘要本发明公开了一种非合作目标快速轮廓跟踪方法，对目标尺度动态变化序列图像中的目标进行跟踪，其包含以下步骤：S1、对目标尺度动态变化序列图像中初始帧图像中的目标区域进行分割，得到目标区域分割图像；S2、对目标区域分割图像进行局部轮廓区域特征的提取；S3、依次根据上一帧图像中的局部轮廓区域特征完成相邻下一帧图像中局部轮廓区域特征的提取与跟踪，从而实现剩余序列图像局部轮廓区域特征的连续提取和跟踪。其优点是：根据相邻前后帧图像间的关联性，通过局部处理实现剩余序列图像轮廓部分区域特征的连续跟踪，具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。CN107169972ACN107169972A权利要求书1/2页1.一种非合作目标快速轮廓跟踪方法，对目标尺度动态变化序列图像中的目标进行跟踪，其特征在于，包含以下步骤：S1、对目标尺度动态变化序列图像中初始帧图像中的目标区域进行分割，得到目标区域分割图像；S2、对目标区域分割图像进行局部轮廓区域特征的提取；S3、依次根据上一帧图像中的局部轮廓区域特征完成相邻下一帧图像中局部轮廓区域特征的提取与跟踪，最终实现剩余序列图像局部轮廓区域特征的连续提取和跟踪。2.如权利要求1所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1具体包含：S11、运用大律法对初始帧图像中的目标区域与背景区域进行初始分割；S12、对初始分割的图像进行形态学处理开运算和闭运算，以得到目标轮廓边界；对目标轮廓边界进行上下左右四个方向范围区域的扩充，得到目标区域分割图像。3.如权利要求1或2所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包含：S21、使用canny算法对目标区域分割图像进行目标边缘的检测，得到边缘检测图像；S22、采用基于区域生长的深度优先搜索递归调用算法对边缘检测图像进行边界追踪，提取出目标边缘轮廓特征，并得到目标边缘轮廓；S23、将目标边缘轮廓扩展到大于目标轮廓区域四个方向外边缘一定范围的四边形区域，以完成对目标轮廓局部区域的图像抠取，并记录所抠取的局部目标轮廓区域图像的四个方向角点局部图像坐标，作为后续连续序列图像中目标跟踪的初值；S24、采用霍夫变换对局部目标轮廓区域图像的边缘检测图像轮廓所在区域的上下左右四个方向一定区域内的边缘进行初始帧局部目标轮廓区域图像中轮廓直线的提取，获得目标轮廓直线的参数。4.如权利要求3所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述的步骤S21中：只对目标区域分割图像中均大于目标区域上下左右四方向一定冗余的局部图像进行canny边缘检测，得到局部图像边缘检测结果，通过该结果得到边缘检测图像。5.如权利要求4所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述的步骤S22具体包含：采用基于8邻域连通的深度优先搜索递归调用算法对边缘检测图像进行处理，以消除噪声及非闭合的数据，形成分段连续的边界链码，完成目标边缘轮廓特征的提取；对提取的目标边缘轮廓特征进行轮廓的边界排序，选取最优区域轮廓序列为最终的目标边缘轮廓。6.如权利要求5所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述的步骤S23中：所述抠取的目标轮廓局部区域包含目标所有轮廓信息；所述的记录所抠取的局部目标轮廓区域图像的四个方向角点局部图像坐标的具体过程为：以当前抠取的局部目标轮廓区域图像为局部图像，建立相应的局部坐标系，并记录抠取的局部目标轮廓区域图像的四个方向角点局部图像坐标。7.如权利要求6所述的非合作目标快速轮廓跟踪方法，其特征在于，所述的步骤S3具体包含：2CN107169972A权利要求书2/2页S31、根据初始帧目标轮廓直线的参数对应确定该目标轮廓直线的参数在第二帧图像中的全局坐标，分别扩大四条直线所在的目标区域一定的范围，抠取第二帧图像中目标局部区域图像；S32、采用霍夫变换对抠取的第二帧图像目标局部区域图像的边缘检测图像上下左右四方向内外一定区域的边缘进行处理，提取获得第二帧目标局部区域图像中轮廓直线，并获取第二帧图像中目标轮廓直线的参数；S33、根据目标尺度动态变化序列图像前后帧之