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题名低照度宽视场视频中微小目标相关滤波跟踪方法
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作者
谢钊东
贾振红
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机构
新疆大学信息科学与工程学院信号与信息处理自治区重点实验室
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第1期86-91,共6页
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基金
国家自然科学基金联合重点项目:面向公共安全的视频信息处理技术研究(No.U1803261)。
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文摘
此前的相关滤波目标跟踪算法,关于低照度宽视场小目标跟踪的研究工作未见报道。针对此,提出一种将图像差异检测框架与基于相关滤波器(CF)的跟踪框架相结合的算法,并引入双重滤波器对抗环境带来的不利因素。提出用l2范数的稀疏响应正则化项来抑制CF框架产生的异常波峰。在响应阶段,根据双重滤波器加权融合,预测小目标的位置。结果表明,提出算法在低照度宽视场中对小目标的快速移动、形变、运动模糊有优异的跟踪性能,并且满足实时性能。采集了全新的具有41条由鹰眼摄像头拍摄的夜晚监控序列数据集作为基准。实验结果表明本算法在DP提升了8.8%,AUC提升了7.4%,并在单个CPU上实现30.6帧每秒的实时运行。
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关键词
目标跟踪
相关滤波
图像差异检测
稀疏约束
低照度
宽视场
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Keywords
object tracking
correlation filter
change detection
sparse constraint
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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