基于帧间差分与Camshift相结合的目标跟踪算法

Target Tracking Algorithm Based on Camshift Algorithm Combined with Difference in Frame

初红霞 宋起超 王希凤 刘侠

为了能够准确和快速的跟踪运动目标，提出了帧间差分与Camshift相结合的目标跟踪算法。首先，根据帧间差分确定目标的运动区域，再确定运动区域的质心，并以此质心为中心初始化跟踪曲线。然后在此区域内提取特征，用Camshift算法进行目标跟踪。此方法克服了传统Camshift算法需要人为定位和容易发散的缺点。最后通过实验验证了本算法的有效性。

基于形态滤波与帧间差分的红外点目标检测算法

Research on Detection Algorithm of Point Targets in Infrared Image Based on the Operation of Morphological Filtering and Frame-to-frame Difference

闵祥龙 王江安 吴荣华

针对复杂背景下弱点目标的检测问题，提出一种基于形态学处理和帧间差分相结合的红外点目标检测算法。该算法依据背景的缓变特性，采用帧间差分法消除背景孤立奇异点，突出目标信息，建立了预测复杂背景的有效模型。仿真实验证明，该算法能够将复杂背景下的空间点目标可靠地检测出来，便于进一步的目标识别与跟踪。

帧间逼近法用于大噪声红外图像的运动检测

Motion Detection by Temporal Approach Method in Large Noise Infrared Image

闫立峰 涂序彦

提出一种基于像素邻域的切比雪夫逼近的方法实现运动检测。文中假定红外视频序列背景在相邻帧之间在区域上存在线性关系，由于噪声存在，这种线性方程不相容。通过在Banach空间上建立切比雪夫逼近，求出两帧之间的逼近系数，对逼近系数设定阈值，实现复杂背景的运动物体探测。通过对雨雪天气的两组数据仿真实验，并与简单帧间差模型在同等阈值下比较噪信比，发现该法鲁棒性显著提高。实验表明，该法在提取出主体运动同时，能够有效抑雨、雪等运动背景构成的噪声，具有一定应用价值。