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摘要：一种基于相关滤波框架的动态背景下目标跟踪方法及系统，属于图像目标跟踪技术领域，其特征在于：将相关滤波跟踪算法与角点检测、稀疏光流估计、随机抽样一致及卡尔曼滤波算法相结合，对视频帧中的目标像素位移分解为目标与背景的相对运动和背景运动，并分别进行估计和建模，实现动态背景下目标的稳定跟踪。本发明所述目标跟踪方法及系统，将相关滤波跟踪算法与角点检测、稀疏光流估计、随机抽样一致及卡尔曼滤波算法相结合，对视频帧中的目标像素位移分解为目标与背景的相对运动和背景运动，并分别进行估计和建模，实现动态背景下目标的稳定跟踪，可有效的提升动态背景下小目标跟踪的鲁棒性和精度，拓展了目标跟踪算法的适用范围。
主权项：1.一种基于相关滤波框架的动态背景下目标跟踪方法，其特征在于：将相关滤波跟踪算法与角点检测、稀疏光流估计、随机抽样一致及卡尔曼滤波算法相结合，对视频帧中的目标像素位移分解为目标与背景的相对运动和背景运动，并分别进行估计和建模，实现动态背景下目标的稳定跟踪；具体包括如下步骤：1）根据目标框选信息中的目标位置和尺度，在当前帧中裁剪出以目标为中心同时包含背景的图像块；以该图像块为样本提取特征，初始化相关滤波跟踪器；同时以目标框选信息中的目标位置初始化卡尔曼滤波器；2）对当前帧进行均值滤波后在预设尺度下采样并进行缓存，并通过角点检测算法提取特征点；3）获取下一帧图像，进行均值滤波后以相同预设尺度进行采样，然后结合缓存帧及对应的特征点，采用光流算法进行光流估计获取特征点在两帧中的位移量；4）采用随机抽样一致算法对特征点进行筛选，过滤残留前景点并通过背景点光流拟合出背景运动仿射模型；5）利用仿射变换将前一帧中的目标位置投影到当前帧，获取由背景运动产生的目标位移量作为卡尔曼滤波器控制量进行位置预测，获得预测位置；6）以预测位置结合上一帧中的目标尺度信息作为搜索中心，通过相关滤波跟踪器获取目标当前位置和尺度信息；将位置信息作为观测值通过卡尔曼滤波器进行修正；7）以修正后的位置和尺度信息，在当前帧中重新采集样本特征并更新相关滤波跟踪器；8）重复步骤3）-7）实现目标的持续跟踪。
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