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目標(biāo)跟蹤算法在紅外熱成像跟蹤技術(shù)上的應(yīng)用
摘要：介紹一種優(yōu)化的快速模板的匹配算法，可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)時(shí)提取、識(shí)別和跟蹤，并成功應(yīng)用于紅外熱成像跟蹤技術(shù)的研究，解決了復(fù)雜背景條件下目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定度差的技術(shù)難點(diǎn)。該算法用Visual C++編寫(xiě)，可方便地移植到其它操作平臺(tái)或嵌入式系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：模板匹配 粗匹配 精匹配 亂序匹配 Visual C++
紅外熱成像跟蹤技術(shù)是一種被動(dòng)式目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤技術(shù)，用于對(duì)紅外視頻信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、提取和跟蹤。對(duì)比度特征鑒別是比較常用的目標(biāo)提取方法。它無(wú)法記憶、識(shí)別目標(biāo)形態(tài)特征，在復(fù)雜背景下提取效果、跟蹤穩(wěn)定性較差。而模板匹配算法以目標(biāo)特征數(shù)據(jù)為模板，在搜索區(qū)域里尋找匹配點(diǎn)，即以目標(biāo)形態(tài)特片為判據(jù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢索和跟蹤。即便在復(fù)雜背景狀態(tài)下，跟蹤靈敏度和穩(wěn)定度都極高，非常適用于復(fù)雜背景下的目標(biāo)跟蹤。
模板匹配算法由于計(jì)算量龐大，應(yīng)用成本較高。經(jīng)過(guò)多方優(yōu)化、簡(jiǎn)化后，可用工控機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)模板匹配處理。在沒(méi)有增加成本、耽誤工程進(jìn)度的前提下，增強(qiáng)了復(fù)雜背景下的跟蹤靈敏度和穩(wěn)定度，提高了產(chǎn)品的綜合競(jìng)爭(zhēng)能力。為模板匹配算法的低成本應(yīng)用開(kāi)壁了一條新路。
本文介紹的模板匹配算法在Windows 2000下用Visual C++編制，可方便地移植到多種操作平臺(tái)。
1 模板匹配原理
模板匹配是數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一。把不同傳感器或一傳感器在不同時(shí)間、不同成像條件下對(duì)同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn)，或根據(jù)已知模式到另一幅圖中尋找相應(yīng)模式的處理方法就叫做模板匹配。
假設(shè)要在搜索區(qū)域中尋找與模板圖像相關(guān)程度最大的位置，可以通過(guò)模板匹配來(lái)計(jì)算兩者的相關(guān)程度。圖1是模板匹配算法的示意圖。假設(shè)模板（b）疊放在搜索圖(a)上平移，模板覆蓋下的部分記作子圖Si,j，其中i,j是這塊子圖的左上角像點(diǎn)在S圖中的坐標(biāo)。從圖1中可得出i,j的取值范圍：1≤i≤K-M+1、1≤j≤L-N+1。
衡量模板T和子圖Si,j的匹配程度，可用下列兩種測(cè)度：
或者
展開(kāi)前一個(gè)式子，有：
（3）式右邊的第三項(xiàng)表示模板的總能量，是一個(gè)常數(shù)，與(i,j)無(wú)關(guān)。第一項(xiàng)是模板覆蓋下那塊子圖像的能量，它隨(i,j)位置而緩慢改變。第二項(xiàng)是子圖像和模板的互相關(guān)函數(shù)，隨（i,j）變化而迅速改變。模板T和子圖Si,j匹配時(shí)這一項(xiàng)的值最大，因此可用下列相關(guān)函數(shù)來(lái)反應(yīng)匹配程度：
或者歸一化為：
公式（5）
2 建立數(shù)學(xué)模型
2.1計(jì)算公式
[1] [2] [3] [4] [5]
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