卫星视频中的单目标分割和跟踪
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Single Target Segmentation and Tracking in Satellite Video
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    摘要:

    对于卫星视频图像中存在的目标与背景对比性低、缺乏目标特征信息等问题, 提出一种结合目标运动信息、时空背景和外观模型的目标分割和跟踪方法. 根据首帧定位得到目标区域, 首先对目标使用方向梯度直方图方法提取特征利用核相关滤波器得到目标跟踪区域1; 接着利用颜色空间特征建立目标与其周围区域上下文信息的空间模型得到目标跟踪区域2; 然后利用视觉背景提取算法以像素为单位在目标区域上检测运动目标得到单目标的分割区域3; 最后分别对3个区域进行相关计算得到最优区域作为最终目标跟踪位置和模板更新样本. 实验结果表明, 本文算法与KCF算法相比, 跟踪的成功率和准确率有很大的提高, 同时实现了单目标分割.

    Abstract:

    To address the problems of low contrast between target and background and lack of target feature information facing satellite video images, this study proposes a target segmentation and tracking method combining target motion information, spatio-temporal background, and appearance model. After the target area is obtained by positioning in the first frame, the histogram of oriented gradient method is employed to extract the features of the target, and the kernel correlation filter (KCF) is utilized to obtain the target tracking area 1. Subsequently, color and spatial features are used to build a spatial model of the context information about the target and its surrounding area and thereby obtain the target tracking area 2. Then, the visual background extraction algorithm is applied to detect the moving target in the target area in pixels and further obtain the segmentation area 3 of the single target. Finally, the correlation of the three areas is calculated, respectively, to obtain the optimal area as the final target tracking position and the template update sample. The experimental results show that compared with the KCF algorithm, the proposed algorithm obtains a significantly higher tracking success rate and accuracy and also achieves single target segmentation.

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引用本文

王丽黎,张慧.卫星视频中的单目标分割和跟踪.计算机系统应用,,31():1-6

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  • 收稿日期:2022-06-20
  • 最后修改日期:2022-07-18
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  • 在线发布日期: 2022-09-23
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