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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种适用于光纤传像束型仿生复眼的目标追踪方法，对包括多个子图像的仿生复眼图像进行预处理；进行运动目标识别；对运动目标进行特征提取，生成运动目标的相干滤波模板；构建运动目标的旋转矩阵；判断运动目标是否离开当前所在子图像：1运动目标未离开当前子图像，则根据响应峰值的位置得到运动目标的位置，作为目标追踪结果；2运动目标离开当前子图像，判断运动目标最可能出现的三个推理子图像，根据三个推理子图像通过旋转操作、提取特征和分别与相干滤波模板进行卷积计算，从而获得确定运动目标的新位置，作为运动目标的追踪位置。与现有技术相比，本发明能够实现在大视场范围内对运动目标的准确追踪。

主权项：1.一种适用于光纤传像束型仿生复眼的目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对复眼系统采集到的包括多个子图像的仿生复眼图像进行预处理，获取各个子图像的中心坐标和旋转角度；S2，使用三帧差值算法进行运动目标识别，获取运动目标的初始像素位置以及运动目标所在的初始子图像的基本信息包括初始子图像的中心坐标x0,y0和旋转角度b，相对旋转角初始化为0；S3，在运动目标区域进行特征提取，生成运动目标的相干滤波模板；S4，构建旋转矩阵T，表达式如下： 利用旋转矩阵T对下一帧图像进行旋转处理，直至当前子图像和初始子图像的旋转角度一致，利用旋转矩阵T，运动目标像素位置和复眼图像的四个边缘点像素坐标如图像大小为c×d，四个边缘点座标为0,0,c,0,0,d,c,d计算得到旋转处理后的运动目标像素位置对应的坐标以及四个边缘像素点对应的坐标pi,qi，根据四个边缘像素点对应坐标得到图像旋转后在X轴方向的偏移大小Δx和在Y轴方向的偏移大小Δy，根据上述信息得到运动目标的预测区域，对所述预测区域进行特征提取，并与相干滤波模板进行卷积运算：fz＝h*z，fz为得到响应结果，h为生成的相干滤波模板，z为在预测区域的提取的特征结果，记录响应峰值以及响应峰值位置；S5，根据响应峰值η与设定阈值a的关系依序执行以下操作，以判断运动目标是否离开所述预测区域中的当前所在子图像；若响应峰值η大于设定阈值a，表明运动目标未离开当前子图像，则根据响应峰值的位置得到运动目标的新位置，作为目标追踪结果；若响应峰值η小于设定阈值a，则判定运动目标离开当前子图像，则根据其他子图像和当前子图像的位置关系以及运动目标在当前子图像中的运动方向，N1，判断运动目标最可能出现的三个推理子图像，获取三个推理子图像的中心坐标xn,yn和旋转角度b1、b2、b3，进而得到相对于初始子图像的旋转角度θ1＝b1-b，θ2＝b2-b，θ3＝b3-b，统称θn；N2，根据三个推理子图像相对于初始子图像的旋转角度构建旋转矩阵，表达式如下： 其中，θn为三个推理子图像相对于初始子图像的旋转角度，xn,yn为三个推理子图像的中心坐标，n为推理子图像编号，n＝1,2,3，直至三个推理子图像和初始子图像的旋转角度一致，得到运动目标的推理区域；N3，对所述推理区域进行特征提取，并与相干滤波模板进行卷积运算，得到三个推理区域的响应峰值以及三个推理区域的响应峰值位置，取最大响应峰值；N4，进行卷积运算，确定运动目标的新位置，：xt＝xn-ymaxsinbn-b+xmaxcosbn-byt＝yn+ymaxcosbn-b+xmaxsinbn-b其中，xmax,ymax为最大响应峰值相对于三个推理子图像中心的坐标位置，根据得到的新位置xt,yt对相干滤波模板更新为ht＝1-γht-1+γht'，ht表示t时刻生成的滤波模板，ht-1为t-1时刻生成的滤波模板，ht'为根据t时刻目标所在位置的特征提取的结果构建的滤波模板，γ为设定的常量，更新相对旋转角为bn-b；S6：判断是否完成跟踪任务，若为已经完成则结束程序；若没有完成跟踪任务，则重复执行步骤S4。

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百度查询： 天津大学 一种适用于光纤传像束型仿生复眼的目标追踪方法