【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及红外图像处理，尤其涉及一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法。
技术介绍
1、根据相机接收的热辐射能进行被动探测的红外热成像技术，由于其环境适应能力强、穿透能力强、隐蔽性强、可全天候工作等特点，在军民各个领域的应用越来越广泛。然而，受制于红外图像的成像原理、红外系统特性及各种外界噪声（如热噪声、散粒噪声、光子电子涨落噪声等）的影响，红外图像的成像质量与可见光图像相比更差，其具体表现为纹理特征较少、分辨率较低、信噪比较低、对比度较差且边缘模糊，这对红外图像的多目标跟踪提出了不小的挑战。
2、由于红外图像的上述特性，其在跟踪任务中存在以下难点：一是由于红外图像纹理特征较少，导致基于特征的跟踪算法在红外图像中跟踪精度不足；二是由于图像序列中存在镜头运动和目标运动，二者叠加下，传统的目标跟踪算法跟踪鲁棒性较低；三是在目标有遮挡时，传统的目标跟踪算法难以实现有效的跟踪。
3、中国公开了专利名称为基于全景视频红外目标运动特征的多目标跟踪方法，专利号cn202210783597.6的专利技术专利，其中通过背景差分结合帧间差分检测目标，并用卡尔曼滤波预测目标位置，两者关联，实现红外图像多目标跟踪。该方法对相机静止且目标运动单一的情况效果较好，但对相机运动的情况和目标运动状态较为复杂时效果不理想。中国公开了专利名称为一种鲁棒的实时红外成像地面运动目标跟踪方法和系统，专利号为cn201610603537.6的专利技术专利，其中通过卡尔曼滤波估计目标大致位置，再采用模板匹配确定目标精确位置，实现红外图像多目标跟
4、针对这一情况，如何设计出合适的红外图像多目标跟踪算法，实现高效且准确的多目标跟踪，将是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为解决红外图像多目标跟踪的上述问题，本专利技术提供一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，以达到提高红外图像目标检出能力目的。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，包括如下步骤：
3、步骤a，通过运动估计算法计算出两帧图像之间的平均位移值和最优帧差图像；
4、步骤b，利用平均位移值补偿多目标跟踪器感兴趣区域（regionofinterest，roi），以克服由于相机运动带来的不利影响；
5、步骤c，多目标跟踪器预测当前帧目标roi。
6、步骤d，利用最优帧差图像对多目标跟踪得到的roi进行寻优。
7、作为进一步优化，步骤a中所述的运动估计算法为基于稀疏光流的运动估计算法，包括以下步骤：
8、a1，计算当前帧与前一帧的稀疏光流值，并对计算的光流值进行筛选；
9、a2，根据筛选所得的光流值计算两帧间的平均位移值，并根据平均位移值对前一帧图像进行平移，使其与当前帧图像对齐。
10、a3，当前帧图像与上述平移图像作差并统计差值图像的平均像素值；
11、a4，以上述平均像素值最低为目标对平均位移值进行寻优，以获得最准确的平均位移值和最优帧差图像。
12、作为进一步优化，步骤b中所述多目标跟踪器为多个基于相关滤波的单目标跟踪器组成的多目标跟踪器，并利用单通道灰度特征进行跟踪，所述运动补偿则是将平均位移值叠加到多目标跟踪器的roi上，克服相机运动对跟踪的影响；
13、作为进一步优化，步骤d中所述多目标跟踪roi寻优，包括以下步骤：
14、d1，在当前roi区域附近进行滑动窗口寻优，优化目标是，roi在最优帧差图上的平均像素值最大；
15、d2，根据寻优前的roi和寻优后的roi判断此次寻优是否可靠；
16、d3，根据跟踪结果更新多目标跟踪器中的参数。
17、相对于现有技术，本专利技术的有益效果是：
18、通过运动估计算法，补偿帧间运动，减小两帧间目标运动距离，保证跟踪到的目标为真实的运动目标，有效改善了由于相机运动造成的跟踪精度不足问题。
19、利用最优帧差图对多目标跟踪结果进行优化，解决目标本身运动和红外图像纹理特征不足带来的跟踪不准确问题；
20、利用运动特征对遮挡的鲁棒性，解决了目标存在遮挡时跟踪失效的问题；
21、运算计算量较小，运行耗时低，可在移动端设备上实时运行。
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1.一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：步骤a中平均位移值及最优帧差图像获取步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，，其特征在于：在步骤a4中所述寻优为寻找最准确的平均位移值，需要寻找在x和y两个方向上一定位移范围内帧差图像平均像素最低的位移值。
4.根据权利要求1所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：步骤b中所述多目标跟踪器为多个基于相关滤波单目标跟踪器组成的多目标跟踪器，并利用单通道灰度特征进行跟踪，所述运动补偿则是将平均位移值叠加到多目标跟踪器的ROI上，克服相机运动对跟踪的影响。
5.根据权利要求1所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：步骤d中所述多目标跟踪器ROI区域优化，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，其特征在于：步骤a中平均位移值及最优帧差图像获取步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，，其特征在于：在步骤a4中所述寻优为寻找最准确的平均位移值，需要寻找在x和y两个方向上一定位移范围内帧差图像平均像素最低的位移值。
【专利技术属性】
技术研发人员：欧竞，杨涛，唐荣富，
申请(专利权)人：山东泰视智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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