论文部分内容阅读
针对前视红外序列图像中目标与背景对比度低、灰度级动态范围小以及目标边缘模糊的特点,提出了一种基于均值漂移和特征匹配的红外目标鲁棒分层跟踪算法。首先利用均值漂移算法来快速搜索局部最优候选目标。然后,通过特征匹配对跟踪误差进行有效修正。采用Harris算子对模板目标与候选目标进行特征点提取,利用改进的Hausdorff测度对特征点进行有效的匹配度量,最终实现红外目标的精确定位。实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标。