红外图像序列中的目标跟踪技术

资 源 简 介

红外图像序列中的目标跟踪技术

详 情 说 明

红外图像序列中的目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在军事侦察、安防监控等应用中具有关键价值。与可见光图像相比，红外成像能够突破光照条件的限制，但其特殊的成像特性也带来了独特的挑战。

技术挑战主要来自三个方面：首先，红外图像中的目标通常呈现低信噪比特性，特别是远距离小目标可能仅占几个像素；其次，由于热辐射特性，目标与背景的对比度会动态变化；最后，复杂背景中的热噪声和杂波容易产生虚假目标干扰。

现代跟踪算法通常采用多阶段处理框架：在检测阶段，通过时空滤波或显著性分析从序列中提取潜在目标；在特征表征阶段，结合目标的运动特性（如轨迹连续性）和表观特征（如灰度分布）建立目标模型；在跟踪阶段，常用相关滤波或深度学习网络进行目标匹配和状态预测。

针对弱目标跟踪的优化方向包括：开发对低信噪比鲁棒的特征描述子、利用多帧信息进行轨迹关联、结合物理模型预测目标的热辐射变化规律等。这些技术的突破将显著提升复杂场景下的跟踪可靠性。