光谱信息扩展的单目标跟踪技术研究进展

基于可见光图像的单目标跟踪方法经过多年发展,取得了卓越的成效。然而,在低照度、杂乱背景、相似目标干扰等场景时,这类方法的目标表征具有明显的限制。与此相比,热红外图像和多光谱图像提供了热辐射和光谱特性,为目标跟踪技术提供了光谱信息的扩展。基于可见光-红外RGB-T(RGB-Thermal)和多光谱图像的单目标跟踪技术已经取得了一定的进展,然而目前仍缺乏一个全面的综述文献。因此,本文对光谱信息扩展的单目标跟踪技术进行了全面的回顾与分析。首先,本文梳理并总结了光谱信息扩展的目标跟踪框架。在此基础上,详细讨论了基于RGB-T图像的目标跟踪改进方法,包括特征融合策略的设计、先验挑战属性的利用和高质量特征的生成。同时,从多光谱跟踪方法的传统模式、谱段选择策略的构建、多光谱特征的高效表达和适用于多种成像设备的模型设计四个方面,全面阐述了基于多光谱图像的目标跟踪方法的改进策略和方法优势。此外,本文汇总了目前RGB-T和多光谱图像的单目标跟踪数据集和评价指标,对比了不同跟踪算法在这些数据集上的性能表现。最后,探讨了光谱信息扩展的单目标跟踪技术的未来发展趋势,强调了构建大规模数据集、发展多光谱数据的预训练模型、充分表达光谱维度信息、理解红外及高光谱图像数据分布和大模型与目标跟踪技术结合作为未来研究的热点和难点,旨在为该领域的研究人员提供参考和启示。