基于多特征融合的天基面目标长时跟踪算法

天基视频成像特性存在目标尺寸小、特征几乎无纹理、干扰因素多等问题,现有的近景面目标跟踪算法不完全适用。文章通过利用梯度直方图与颜色名称两种特征在天基视频跟踪中的不同优势,借鉴由跟踪、学习、检测三部分组成的长时跟踪思路,对高斯核化相关滤波器进行改进,提出了一种适用于视频卫星数据处理的多特征融合面目标长时跟踪算法。运用该算法对来自SkySat-1及"欧比特"视频卫星的遥感影像数据集进行面目标跟踪测试,从4组天基视频数据中选取的6个目标均实现了稳定跟踪;同时,对OTB近景数据集中选取的与天基视频有类似特征的16组视频序列的测试结果显示,该算法实现了83.4%的精度、63.2%的成功率。试验表明,文中所提方法优于现有相关跟踪方法,显示了将长时跟踪策略引入天基视频跟踪领域的可行性和广泛应用前景。