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基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统
摘要
本文提出了一种基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统。该系统主要通过对目标进行边缘增强处理，将目标区域与周围背景区域的边缘进行对比，提高目标的边缘鲜明度，从而更加精确地识别出目标，并实现其自主跟踪功能。实验结果表明，该系统在目标跟踪的准确性和实时性方面均取得了较好的效果。
关键词：PTZ目标跟踪，边缘增强，模板匹配，自主跟踪
1.引言
随着智能监控技术的不断发展，对于需求更为灵活和高精度的监控需求不断增加。在一些开放场合和户外环境下，需要监控设备能够自主识别目标并进行跟踪，以实现更高效的监控。PTZ摄像机具有方向灵活、视野广阔的特点，能够有效地满足监控设备的自主识别和跟踪需求，因而被广泛应用于各类监控场景中。
对于PTZ主动目标跟踪系统而言，其核心技术是目标识别和跟踪。传统的图像识别算法主要是通过图像特征提取和分类来实现目标识别。如利用SIFT算法等对目标的局部不变特征进行描述和匹配，或是通过Haar特征来实现目标的快速识别。然而，这些算法都存在着一些限制，比如对于目标尺度、姿态等变化的适应性不够强等。
本文提出了一种基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪算法。该算法主要是通过对目标区域进行边缘增强处理，将目标区域的边缘与周围背景区域的边缘进行对比，以提高目标的边缘鲜明度。在此基础上，采用模板匹配算法对目标进行识别，并实现目标的自主跟踪功能。该算法具有识别精度高、对目标尺度、姿态等变化的适应性强、实时性好等优点，能够满足各类监控场景下的需求。
2.边缘增强模板匹配算法
本文提出的基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪算法主要流程如下：
2.1目标边缘提取
首先，需要对目标区域进行边缘提取处理。采用Sobel算子对图像边缘进行提取，以提高目标区域的边缘鲜明度。具体而言，采用以下的Sobel算法进行边缘提取：
```
//横向Sobel算子
doublesobel_x[3][3]={{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}};
//纵向Sobel算子
doublesobel_y[3][3]={{-1,-2,-1},{0,0,0},{1,2,1}};
//边缘增强
for(inti=0;i<height;i++)
{
for(intj=0;j<width;j++)
{
//横向Sobel
gx=fabs(I[i+1][j-1]*sobel_x[0][0]+I[i+1][j]*sobel_x[0][1]+I[i+1][j+1]*sobel_x[0][2]+I[i+2][j-1]*sobel_x[1][0]+I[i+2][j]*sobel_x[1][1]+I[i+2][j+1]*sobel_x[1][2]+I[i+3][j-1]*sobel_x[2][0]+I[i+3][j]*sobel_x[2][1]+I[i+3][j+1]*sobel_x[2][2]);
//纵向Sobel
gy=fabs(I[i+1][j-1]*sobel_y[0][0]+I[i+1][j]*sobel_y[0][1]+I[i+1][j+1]*sobel_y[0][2]+I[i+2][j-1]*sobel_y[1][0]+I[i+2][j]*sobel_y[1][1]+I[i+2][j+1]*sobel_y[1][2]+I[i+3][j-1]*sobel_y[2][0]+I[i+3][j]*sobel_y[2][1]+I[i+3][j+1]*sobel_y[2][2]);
//增强后的像素值
I_enhanced[i+1][j-1]=sqrt(gx*gx+gy*gy);
}
}
```
经过边缘增强后的目标区域，其边缘更加鲜明，便于后续的目标识别和跟踪。
2.2目标识别
边缘增强后，对于目标区域和周围背景区域，其边缘鲜明度会有明显差异。可以采用边缘提取后的图像进行模板匹配，以实现对目标的快速识别和跟踪。具体而言，利用已知的目标样本，采用NCC（NormalizedCrossCorrelation）算法，计算目标样本与原图像的匹配程度，并通过阈值的方式判定目标是否存在。该算法的实现如下：
```
//模板匹配
for(inti=0;i<=height2-height1;i++)
{
for(intj=0;j<=width2-width1;j++)
{
sum=0;
for(intx=0;x<height1;x++)
{
for(inty=0;y<width1;y++)
{
sum+=I_enhanced[i+x][j+y]*I_template[x][y];
}
}
NCC=sum/(En,I_template,Ans);
if(NCC>Threshold)
{
find_flag=1;
ta