[发明专利]基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法

权利要求书

1.基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）在扩展目标内选取边长为a（a＞0）的正方形图像区域；

（2）设定灰度图像的二值化分割阈值范围，在该范围内分别对选取的正方形图像区域进行二值化分割，并在每次分割后计算连通域且进一步检测是否存在最大稳定极值区域，若存在则进行步骤（3），否则返回步骤（1）；

（3）计算最大稳定极值区域的质心和面积；

（4）以质心为中心取m×m（m＞0）的模板对该最大稳定极值区域进行连续帧的匹配跟踪；

（5）设定最大稳定极值区域的面积变化阈值，当匹配跟踪得出最大稳定极值区域的面积变化超过设定的面积变化阈值时，使用以当前帧的质心为中心的模板替换原模板进行匹配跟踪，否则继续使用原模板进行匹配跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤（2）中，二值化分割阈值范围为20~230。

3.根据权利要求1所述的基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤（2）中，通过区域增长法计算连通域得到是否存在最大稳定极值区域。

4.根据权利要求1所述的基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤（4）和步骤（5）中，通过计算以质心为中心取m×m的模板进行连续帧的绝对差值和法SAD实现匹配跟踪。

5.根据权利要求1~4任意一项所述的基于最大稳定极值区域特征的扩展目标跟踪方法，其特征在于，步骤（5）中，若匹配跟踪得出最大稳定极值区域的面积变化超过10%，则使用当前帧该区域质心为中心的模板进行模板刷新。