[发明专利]超复数互相关与目标中心距离加权相结合的跟踪算法

权利要求书

1.一种超复数互相关与目标中心距离加权相结合跟踪算法，其特征在于具体步骤如下：

1.建立目标模板：

1)在第1帧图像时，以目标中心位置(x_c，y_c)为中心的椭圆表示目标，确定一定范围的搜索区域，周围像素补零。

2)设χ＝(x，y)表示目标像素的坐标，计算出目标椭圆内每一个像素到目标中心的归一化距离：di=((xi-xc)/Lx)2+((yi-yc)/Ly)2·]]>

3)对目标图像中的每一个像素进行“中心距离加权”，权值如下式所示：

4)加权后的目标像素的超复数色彩特征模型为：

这里，i、j、k为虚数单位；R(χ)、G(χ)、B(χ)分别表示彩色图像的红、绿、蓝分量；

2.目标跟踪过程：

1)读入第k帧图像。

2)确定以第k-1帧的目标中心χ_c，k-1为中心的一定范围的搜索区域，搜索区域内的像素为g(χ)，也把它的RGB(红、绿、蓝)模型表示为超复数形式。

3)计算目标模型f_T和搜索区域g的超复数相位互相关C_φ(f，g)。设待匹配图像为g(χ+ξ)，其中ξ＝(m，n)表示匹配点在搜索区域图像中的相对移动，两幅图像在ξ位置的超复数互相关cr(ξ)为：cr(ξ)=fT*g=Σx=0M-1Σy=0N-1fT(x,y)g(x-m,y-n)‾·]]>(记号表示复数P的共轭复数)。设μ为强度图像矢量，即μ=(i+j+k)/3,]]>则cr(ξ)的超复数傅氏变换为：CR(v,u)=FR(cr(ξ))=1MNΣm=0M-1Σn=0N-1cr(m,n)e-μ2π(mvM+nuN)·]]>|CR(v，u)|是CR(v，u)的模值，

其值为先取CR(v，u)的实部和CR(v，u)各虚部的平方和，再开方。则f_T和g的超复数相位互相关为：Cφ(f,g)=F-R{CR(v,u)|CR(v,u)|}]]>(F^-R为超复数傅氏逆变换)。

4)寻找使f和g超复数相位互相关C_φ(f，g)为最大值的ξ位置，即为第k帧图像和目标初始模板的配准点，也就是第k帧的目标中心位置。