基于相关滤波的舰船目标抗干扰跟踪算法

针对舰船类目标跟踪中面临的形态变化和尺度缩放导致的跟踪漂移或丢失问题,本文设计了一种基于多特征融合和阈值选取的抗形态变化和尺度变换干扰目标跟踪算法。在抗形态变化模块中,设计了一种多特征加权融合方法。通过将方向梯度直方图、局部二值模式、颜色矩按颜色矩特征识别贡献率进行自适应加权融合,加强了舰船类目标重要部位特征提取能力,提高了算法跟踪过程的鲁棒性;在抗尺度变换干扰模块中,设计了一种多分辨率目标框共同搜索、最大响应峰确定目标位置的方法,解决了舰船类目标尺度缩放导致的跟踪框鲁棒性低的问题。实验结果表明,本文算法具有更出色的跟踪性能,其在OTB数据集上的精确度为93.6%,成功率达到70.1%,优于其他相关算法。