一种基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法技术

本发明专利技术提供一种基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法，首先采用高斯平滑滤波对待处理图像进行预处理以去除噪声对后续算法的影响，其次采用模糊C均值聚类算法FCM对上述平滑后的图像进行分割，获得二值图像，然后对分割后获得的二值图像进行骨架提取，从提取的骨架点中选出机头和机尾特征点，计算图像平面中机身的长度，根据已知的飞行器实际机身上机头到机身与机翼交点与机身长度的比值关系，当飞行器出现自遮挡时，根据这种几何比例不变性，获得机身与机翼的交点，从而获得跟踪点。本发明专利技术解决了当飞行器出现自遮挡时提取不到机翼的骨架从而导致跟踪点丢失的问题，实现了飞行器在自遮挡时的稳定跟踪。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，首先采用高斯平滑滤波对待处理图像进行预处理以去除噪声对后续算法的影响，其次采用模糊C均值聚类算法FCM对上述平滑后的图像进行分割，获得二值图像，然后对分割后获得的二值图像进行骨架提取，从提取的骨架点中选出机头和机尾特征点，计算图像平面中机身的长度，根据已知的飞行器实际机身上机头到机身与机翼交点与机身长度的比值关系，当飞行器出现自遮挡时，根据这种几何比例不变性，获得机身与机翼的交点，从而获得跟踪点。本专利技术解决了当飞行器出现自遮挡时提取不到机翼的骨架从而导致跟踪点丢失的问题，实现了飞行器在自遮挡时的稳定跟踪。【专利说明】
本专利技术涉及一种机动扩展目标跟踪方法，特别是一种依据几何比例关系来跟踪机动扩展目标的方法，主要用于图像处理、计算机视觉。属于光电测量系统中目标探测跟踪
。
技术介绍
在光电测量系统中，为了提高跟踪精度，探测器的视场都比较小，目标尺寸又偏大。因此在探测器中，目标呈现扩展的形态。远距离目标成像，由于大气湍流、系统抖动和光学系统的像差等降质因素导致目标在系统的成像非常模糊，对比度差；此外，目标无纹理信息，形状各异，无表征和识别目标的特征信息。目标还存在姿态变化明显的特点，随着目标姿态的变化，跟踪点也会随之发生漂移。选取稳定的特征点进行锁定跟踪，是扩展目标跟踪面临的一大难题。目前，常用的针对扩展目标的算法是匹配，包括灰度、特征等方面的匹配。由于目标的运动，目标可能出现大小、形状、姿态等变化，加上背景、光照等各种干扰，以及图像处理最小计量单位的精度问题，匹配跟踪得不到绝对最佳的匹配位置，这会带来跟踪点的漂移。由于目标无纹理和显著特征信息，姿态变化较大，而传统的基于灰度特征的跟踪方法当目标出现较大姿态变化时容易跟丢目标，针对这种情况，后来又出现采用骨架提取特征点跟踪扩展目标。这种方法虽然能够处理姿态变化的情况，然而，对于飞行器这类扩展目标而言，当目标出现自遮挡(如机身与机翼所在平面与成像面垂直)时，简单依靠骨架提取的方法不能获取机身或机翼所在轴线，从而导致跟踪点丢失，不能满足实际需要。因此迫切需要研究新的方法以适应跟踪的工程应用需求。
技术实现思路
本专利技术技术解决问题:针对现有技术的不足，提供，从本质上将机动扩展目标的几何结构信息抽象出来，同时根据已知的先验信息，依据一定的几何比例关系，实现目标在较大姿态变化以及自遮挡情况下的稳定跟踪。为实现这样的目的，本专利技术的技术方案:，包括如下步骤:步骤一、图像预处理:采用高斯平滑滤波对待处理图像进行处理，去除噪声的影响，得到滤波后的平滑图像；步骤二、使用模糊C均值聚类算法FCM (Fuzzy C-Means Cluster)对步骤一得到的平滑后的图像进行分割，获得二值图像；步骤三、利用骨架提取的方法对步骤二得到的图像进行处理，提取飞机上的骨架占.步骤四、根据步骤三获得的骨架点，依据一定规则选取机头机尾特征点，计算成像面中机身的长度；步骤五、已知实际中机头到机身与机翼交点与机身长度的比例关系，根据步骤四获取的机身长度计算成像面中机身与机翼交点；步骤六、将步骤五得到的交点结合帧间连续性修正跟踪点位置，最后的跟踪点为当前帧中跟踪点。其中，所述步骤二中，使用模糊C均值聚类算法FCM (Fuzzy C-Means Cluster)对步骤一得到的平滑后的图像进行分割，获得二值图像的方法为:步骤(21)、初始化:给定聚类类别数C (本专利技术中C=2)，设定迭代停止阈值ε，初始化模糊划分矩阵u(°),迭代次数1=0，模糊加权指数m (本专利技术中m=2);步骤(22)、将U(1)代入式(5)，计算聚类中心矩阵V(1):【权利要求】1.，其特征包括如下步骤: 步骤一、图像预处理:采用高斯平滑滤波对待处理的图像进行处理，去除噪声的影响，得到滤波后的平滑图像； 步骤二、使用模糊C均值聚类算法FCM (Fuzzy C-Means Cluster)对步骤一得到的平滑后的图像进行分割，获得二值图像； 步骤三、利用骨架提取的方法对步骤二得到的图像进行处理，提取飞机上的骨架点；步骤四、根据步骤三获得的骨架点，依据一定规则选取机头和机尾特征点，计算成像面中机身的长度； 步骤五、假设在机体坐标系中，机头所在处标记为点A，机身与机翼所在轴线交点标记为B，机尾所在处标记为C，则已知AB的长度与AC长度的比值，根据步骤四获取的机身长度计算成像面中机身与机翼交点； 步骤六、将步骤五得到的机身与机翼交点结合帧间连续性修正跟踪点位置，最后的跟踪点为当前帧中跟踪点。2.根据权利要求1所述的基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法，其特征在于:所述步骤四中依据一定规则选取机头和机尾特征点，计算成像面中机身的长度具体实现如下: 步骤(41 )、判断步骤三所获得的骨架点中的骨架端点，计算其位置； 步骤(42)、对于步骤(41)获得的骨架端点，将横坐标最小和最大的端点视为机头和机尾特征点； 步骤(43)、根据步骤(42)获得的机头和机尾特征点，利用欧式距离计算这两点在成像面中的距离，也即成像面中的机身长度。3.根据权利要求1所述的基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法，其特征在于:所述步骤五中计算成像面中机身与机翼交点具体实现如下: 假设在机体坐标系中，机头所在处标记为点A，机身与机翼所在轴线交点标记为B，机尾所在处标记为C，则已知AB的长度与AC长度的比值为R，所要求的机身与机翼交叉点坐标为(ly。)，依据线段间的几何比例关系得: H=H =R(I)a - Xh y, — yh 由此得，机身与机翼交叉点横纵坐标分别如式(2)和式(3)所示: Xc = Xh+R.(Xt-Xh)⑵ yc = yh+R * (yt-yh)⑶ (xh，yh)，(xt, yt)分别为成像面中机头和机尾特征点坐标。4.根据权利要求1所述的基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法，其特征在于:所述步骤六当前帧中跟踪点确定如下:Pc = (1-α).P0+α.Pn (4) 其中，P0为上一帧获得的跟踪点位置，Pn为机身与机翼交点位置，α为修正因子，本专利技术取0.95，P。为经过修正后的当前帧的跟踪点位置。【文档编号】G06T7/20GK103839274SQ201410114293【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月25日 优先权日:2014年3月25日 【专利技术者】胡锦龙, 彭先蓉, 李红川, 魏宇星, 祁小平 申请人:中国科学院光电技术研究所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于几何比例关系的扩展目标跟踪方法，其特征包括如下步骤：步骤一、图像预处理：采用高斯平滑滤波对待处理的图像进行处理，去除噪声的影响，得到滤波后的平滑图像；步骤二、使用模糊C均值聚类算法FCM（Fuzzy C‑Means Cluster）对步骤一得到的平滑后的图像进行分割，获得二值图像；步骤三、利用骨架提取的方法对步骤二得到的图像进行处理，提取飞机上的骨架点；步骤四、根据步骤三获得的骨架点，依据一定规则选取机头和机尾特征点，计算成像面中机身的长度；步骤五、假设在机体坐标系中，机头所在处标记为点A，机身与机翼所在轴线交点标记为B，机尾所在处标记为C，则已知AB的长度与AC长度的比值，根据步骤四获取的机身长度计算成像面中机身与机翼交点；步骤六、将步骤五得到的机身与机翼交点结合帧间连续性修正跟踪点位置，最后的跟踪点为当前帧中跟踪点。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：胡锦龙，彭先蓉，李红川，魏宇星，祁小平，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51