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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于大津法和SAD‑MCD融合的模板匹配目标跟踪和系统，属于数字图像处理领域。本发明在进行模板匹配前对目标的模板图像进行了基于大津法阈值的二值化处理，将模板图像中归属于目标的前景点部分与背景点区分开来，能够在相似度匹配计算中滤除背景点变化的影响，有效地提高对于背景干扰的跟踪鲁棒性；本发明在相似度匹配计算中采用SAD和MCD距离融合，MCD距离能够滤除因遮挡等原因造成的与模板差异较大的像素点，而SAD则具备更高的匹配精度，使用两者的融合距离即可以在不损失过多精度的情况下在匹配中引入扛遮挡特性；本发明提出的模板更新策略既完成了相似度最高图像的信息更新，又能保留之前模板的部分信息，对环境变化的适应性提高。

主权项：1.一种基于大津法和SAD-MCD融合的模板匹配目标跟踪方法，其特征在于，包括：S1.将视频第一帧图像中目标所在区域的灰度图像作为模板图像；S2.根据模板图像的灰度直方图，求解模板图像所对应的大津法图像分割阈值；S3.根据大津法图像分割阈值对模板图像进行二值化，再进行膨胀滤波处理，得到模板图像所对应的权重矩阵，以在相似度匹配过程中滤除可能产生干扰的背景像素；所述权重矩阵由模板图像各个像素点的二值化权重构成；步骤S3具体为，取样计算模板图像中心区域像素的平均灰度并与整体模板图像的灰度进行对比；若中心区域平均灰度大于整体模板图像灰度，则将大于大津法图像分割阈值的像素点认定为前景，其权重置为1，其余像素点置为0；反之，则将小于分割阈值的像素点认定为前景，将其置为1，其余像素点置为0；S4.在视频下一帧图像中，将上一帧图像中目标所在位置的邻域范围作为搜索区域；在搜索区域中，利用权重矩阵将每一个搜索窗对应的图像与模板图像中的前景点进行相似度匹配，并将相似度最高的搜索窗坐标作为目标在当前帧的预测坐标；其中，搜索窗大小与模板图像大小相同，相似度大小由搜索窗对应图像与模板图像之间的绝对误差和距SAD以及最大临近点距离MCD融合计算得出；S5.输出目标在当前帧的预测坐标，并判断视频输入是否结束；若是，则完成对目标的跟踪流程；若否，则判断当前帧的预测坐标对应的相似度是否处于设定的阈值区间；若是，则利用当前预测坐标处的图像对模板图像进行加权更新后，返回执行步骤S4；若否且相似度在阈值区间最小值以下时，认为该帧跟踪失败，不进行模板更新，若否且相似度在阈值区间最大值以上时，认为该帧跟踪成功且不进行模板更新，直接返回执行步骤S4；步骤S5所述利用当前预测坐标处的图像对模板图像进行加权更新，具体为： Tn和Tn+1分别为当前帧和下一帧的模板图像，α为模板的更新权重，x0和y0为相似度最高的搜索框的行列坐标，表示邻域内相似度最高的搜索框所对应的图像，|G|为模板前景区域的像素个数；MCDx0,y0为模板图像T在邻域内x0,y0坐标处的搜索窗图像F的MCD距离； TMCD＝min{Ti,j4,T0}其中，TMCD为MCD距离的实际阈值，Ti,j4为相似度最高位置的图像中像素点的相对阈值，T0为固定阈值，i、j分别为模板图像像素点的行、列坐标计数，m、n分别为模板图像的行、列长度，RTi,j,Fi,j代表模板图像在各像素点上的二值。

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