红外图像中快速小目标的均值移位跟踪

为了增强红外图像中快速小目标跟踪的稳健性,提出基于隶属度加权核直方图目标表征模型的改进均值移位跟踪算法．首先分析原始均值移位算法跟踪快速小目标的局部背景干扰问题,融合背景信息提出隶属度加权核直方图目标表征模型．该模型能够提高对于目标的表征能力,抑制局部背景干扰．然后,以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导出基于该模型的移位向量,能够有效实现目标的移位跟踪．移位过程中,目标隶属度大的灰度具有高移位权重,反之具有低移位权重．最后,应用模型更新方法克服局部背景的时变性,进一步提高目标跟踪的鲁棒性．实验结果表明,该算法对于红外图像中的快速小目标的具有稳健的跟踪性能．