[发明专利]用于热红外目标跟踪的局部自适应特征提取方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201811426910.0 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109685825A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 何震宇;李东壕;张晓峰;周瑞;柯瀚林;祝清麟;邵卢娇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/46 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 孙伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于热红外目标跟踪的局部自适应特征提取方法、系统及存储介质，该局部自适应特征提取方法包括：步骤S1：接收输入的图像，在当前帧中利用相邻像素之间的差值计算当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度；步骤S2：使用步骤S1已计算出的当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度，计算每一像素位置的梯度协方差矩阵。本发明的有益效果是：本发明的局部自适应特征提取方法，替换目标跟踪器中特征提取部分的其他特征提取技术，能够提高跟踪器在热红外目标跟踪任务中的性能，能够提取出更适用于热红外目标跟踪的稳定的、具有更多判别信息的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 特征提取 红外目标跟踪 自适应 垂直方向梯度 水平方向梯度 存储介质 跟踪器 特征提取技术 协方差矩阵 差值计算 接收输入 替换目标 相邻像素 像素位置 图像 | ||
【主权项】：
1.一种用于热红外目标跟踪的局部自适应特征提取方法，其特征在于，包括依次执行如下步骤：步骤S1：接收输入的图像，在当前帧中利用相邻像素之间的差值计算当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度；步骤S2：使用步骤S1已计算出的当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度，计算每一像素位置的梯度协方差矩阵；步骤S3：将每一像素处的梯度协方差矩阵进行谱分解，使用它的奇异值和特征向量将其进行重构为黎曼矩阵，并进行可调整的正则化；步骤S4：选择设定大小的邻域，使用高斯核函数度量像素之间的空间位置关系，将梯度协方差矩阵纳入到核函数的计算中来，从而计算得到特征矩阵；步骤S5：将特征矩阵抽成特征列向量，特征列向量的维度与预先设定好的局部邻域大小一致；步骤S6：使用特征列向量输入跟踪器，作为热红外目标跟踪中的特征。
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