[发明专利]空间机动目标的快速追踪方法

摘要

本发明公开了一种空间机动目标的快速追踪方法，用于解决现有空间机动目标追踪方法实用性差的技术问题。技术方案是采用色彩融合方法，并加入像素空间信息，根据色彩信息与像素点的空间位置确定不同像素点的权重，减少算法的计算复杂度，保证追踪准确性的同时提高追踪算法的实时性。在融合Meanshift追踪结果与Kalman预测结果阶段，定义一个参数描述目标被遮挡情况，设定门限值判断目标被遮挡的程度，当目标被完全遮挡或大范围遮挡时用Kalman预测结果作为目标位置，当目标未被遮挡或小范围遮挡时用改进的Meanshift算法追踪结果作为目标位置，动态性更好。

主权项

一种空间机动目标的快速追踪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、对图像像素点的RGB分量进行线性融合，简化色彩直方图：r=R>>5g=G>>5b=B>>5u=r*64+g*8+b---(1)]]>式中，R、G、B代表像素点的RGB值，将R、G、B分别右移五位得到r、g、b，从而将R、G、B从八比特降为三比特；得到像素点的颜色信息u，每个像素点颜色特征值位数从24比特降为9比特；统计色彩直方图如下：Hist[u]=1NΣi=1Nδ[b(xi)-u]---(2)]]>式中，N为目标模板内像素点总个数，δ[b(xi)‑u]为直方图索引函数；根据各像素点距离目标模板中心点的空间距离，加入空间信息核函数：K(x)=1-(xi-xmid)2+(yi-ymid)2(2*xmid)2+(2*ymid)2---(3)]]>式中，xmid为目标模板的x轴中心坐标，ymid为目标模板的y轴中心坐标；xi,yi分别为目标模板内任一像素点x的横、纵坐标；(2*xmid)2+(2*ymid)2是核函数半径h的平方；则相应的Meanshift向量变为：Mh(x)=Σi=1N(xi-x)w(xi)K||xi-xh||2Σi=1Nw(xi)K||xi-xh||2---(4)]]>式中，N为目标模板内像素点总个数，xi为目标区域内的像素点；wi是赋予采样点xi的权重，x为目标中心点位置；步骤二、对空间机动目标建立运动方程，利用Kalman Filter进行目标运动预测：x′k＝Axk‑1+Buk                           (5)P′k＝APk‑1AT+Q                           (6)其中，x′k为目标预测状态，xk‑1为目标前一步状态，A为状态转移矩阵，B为控制矩阵，uk为系统输入，P′k为先验误差相关矩阵，Pk‑1为后验误差相关矩阵，Q为系统噪声；Kalman矫正如下：Kk＝P′kHT(HP′KHT+R)‑1                       (7)xk＝x′k+Kk(zk‑Hx′k)                         (8)Pk＝(I‑KkH)P′k                           (9)其中，Kk为Kalman增益矩阵，R为测量误差相关矩阵，H为测量矩阵，xk为目标矫正之后的状态，zk为系统状态测量向量，I为单位阵；步骤三、Meanshift追踪与Kalman Filter预测融合；引入Bhattacharyya相似函数，简称BH系数，来衡量目标模板和候选目标区域对应的直方图之间的相似性，设定门限值T，根据相似性系数判断目标是否被遮挡；当目标被完全遮挡或大范围遮挡时用Kalman预测结果作为目标位置，当目标未被遮挡或小范围遮挡时用追踪结果作为目标位置；BH系数的计算公式为：BH[p,q]=Σu=1mpu(y)qu---(10)]]>式中，pu,qu分别为候选模板与目标模板的概率密度直方图，m为色彩直方图u的个数，y为候选模板中心。