申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2021-07-26

公开（公告）日：2021-11-02

公开（公告）号：CN113592908A

主分类号：G06T7/246(20170101)

分类号：G06T7/246(20170101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

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；所述权重矩阵由模板图像各个像素点的二值化权重构成；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，则直接返回执行步骤S4。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于大津法和SAD-MCD融合的模板匹配目标跟踪和系统

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