(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210809212.9 (22)申请日 2022.07.11 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410073 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 张文龙　李璋　冯子成　于起峰　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 陈俊好 (51)Int.Cl. G06T 7/269(2017.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/254(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 基于全局径向梯度特征的红外目标跟踪方 法及系统 (57)摘要 本发明公开一种基于全局径向梯度特征的 红外目标跟踪方法及系统， 该方法通过计算多个 方向的归一化径向梯度特征， 突出红外目标中特 征明显的轮廓区域， 该方法使用多个方向梯度加 权的全局性特征描述方法， 能够适应红外图像中 目标内部纹理信息缺失以及目标尺寸变换的问 题， 实现对红外目标轮廓外观的准确表达。 本发 明提出的红外目标跟踪方法具有全局性、 高精 度、 尺度自适应等优势， 可应用于红外与可见光 图像中目标跟踪 任务。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 115205342 A 2022.10.18 CN 115205342 A 1.一种基于全局径向梯度特 征的红外目标跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 获取红外图像序列集； 根据所述红外图像序列集中当前时刻红外图像的目标框， 确定下一 时刻红外图像 中的 目标搜索区域和WRG特 征的径向长度； 在所述目标搜索区域内选定4个方向， 利用差分算法计算目标搜索区域内4个方向的梯 度图； 根据4个方向的梯度图， 拓展得到8个子方向的梯度图， 在所述WRG特征的径向长度内， 标记8个子方向上像素梯度极值的位置， 对目标搜索区域内8 个子方向上的梯度图进 行归一 化； 将归一 化后的梯度图进行组合， 并结合像素的灰度值， 得到WRG特 征； 根据所述 WRG特征， 利用KCF跟踪算法计算获得 下一时刻红外图像中目标的位置； 根据8个子方向上像素梯度极值的位置， 更新目标尺寸； 根据更新的目标尺寸， 重新确定目标搜索区域并更新跟踪器。 2.如权利要求1所述的红外目标跟踪方法， 其特征在于， 根据所述红外图像序列集中当 前时刻红外图像的目标框， 确定下一时刻红外图像中的目标搜索区域和WRG特征的径向长 度， 包括： 设当前时刻红外图像的目标框中心位置为(xt,yt)， 尺寸为(wt,ht)， 则下一时刻红外图 像中的目标搜索区域 为 式中， padding表示搜索窗口相对于目标尺寸的扩大因子； 根据当前时刻红外图像的目标框(xt,yt,wt,ht)以及跟踪器的尺寸(wf,hf)， 对下一时刻 红外图像中的目标搜索区域进行缩放， 式中， 表示缩放后的目标搜索区域， resize( ·)为图像尺 寸缩放函数， 表示图像 尺寸缩放 率， 计算WRG特征的径向长度L， round为四舍五入函数： 3.如权利要求1所述的红外目标跟踪方法， 其特征在于， 在所述目标搜索区域内选定4 个方向， 利用差分算法计算目标搜索区域内4个方向的梯度图， 包括： 在所述目标搜索区域 内选定4个方向， 水平、 竖直、 45度对角和135度对角； 选用所述4个 方向的微分算子： 水平dH、 竖直dV、 45度对角d45和135度对角d135，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115205342 A 2利用所述 4个方向的微分算子对目标搜索区域进行微分处 理， 得到四个方向的梯度图； 式中， 表示缩放后的目标搜索区域， *表示滤波操作。 4.如权利要求1所述的红外目标跟踪方法， 其特征在于， 根据4个方向的梯度图， 拓展得 到8个子方向的梯度图， 在所述W RG特征的径向长度内， 标记8个子方向上像素梯度极值的位 置， 对目标搜索区域内8个子方向上的梯度图进行归一 化， 包括： 以目标搜索区域内四个方向的交点 为中心点， 将4个方向拓展为8个子方向； 统计8个子方向上像素梯度的最大值和最小值， 并标记相应的位置； 以位置为i的像素 为例， 则其在方向o ′上的最大值与相应的位置为： 式中， 表示在方向o ′上的最大像素值； gi+n·o′表示在方向o ′上的像素值； 表示最大像素值的位置； o ′表示8个不 同的子方向， 分别为： (1,0)， (1, ‑1)， (0,‑1)， (‑1,‑ 1)， (‑1,0)， (‑1,1)， (0,1)， (1,1)； 同理可得， 位置为 i的像素在方向o ′上的最小值 与相应的位置 根据8个子方向上的像素梯度最大值和最小值， 对8个子方向上的梯度图进行归一 化： 5.如权利要求1所述的红外目标跟踪方法， 其特征在于， 将归一化后的梯度图进行组 合， 并结合像素的灰度值， 得到WRG特 征， 包括： 设定WRG特征的维度值为8 ·dim+1， 将归一化后各个方向的梯度 值进行采样处理， 得到 采样梯度值， 式中， Gi,o′为采样梯度值； f( ·)为采样函数； 为采样率， L 为径向长度；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115205342 A 3