基于多特征自適應融合的軍事偽裝目標跟蹤分析

摘 要：軍事偽裝目標的實際運動過程往往有著復雜的地理環境干擾，因此需要進行復雜環境當中的特征識別和目標跟蹤，并借助技術上手段實現多特征適應提取。本文基于多掙自適應融合算法的試驗方案，首先論述了多特征自適應融合的策略，結合軍事偽裝的環境特征，進行了聯合直方圖、算法和模板更新設置，幫助軍事目標偽裝跟蹤識別水平得到提高。

關鍵詞：軍事偽裝；多特征自適應；聯合直方圖；特征融合

前言：多特征自適應融合能夠將粒子濾波和追蹤算法應用于均值漂移算法當中實現對于算法的優化。軍事目標偽裝的追蹤在算法的使用環境之下可以直接通過加權的方式實現聯合直方圖的繪制，從而借助灰度和梯度，識別偽裝方向信息。再姐互助自動調節方式，獲取權重，使其能夠應用在粒子濾波框架之下，提升追蹤算法的廣泛場景適應能力。

1.多特征自適應融合概述

多特征自適應融合技術是計算機視覺領域的視覺目標跟蹤技術，該技術的優勢和應用需求使其能夠實現機器人視覺、視頻監控等功能，因此也被應用于軍事技術領域。現代軍事偽裝技術主要通過將復雜地理環境與偽裝主體相互結合，偽裝主體所處位置的復雜光纖、遮擋物以及主體自身的顏色特點等融為一體，難以察覺。由于特征不明顯，因此一般軍事視覺技術難以實現對于其的識別和追蹤功能，而單一特征信息則不足以實現有效跟蹤，因此需要借助新型的算法資源來實現對于特征量的識別和偽裝特征的過濾，從而清楚辨別偽裝主體的位置和運動特點。隨著技術創新，視覺目標跟蹤技術的研究開始朝著算法創新領域逐漸發展和提升，有部分研究者指出，可以嘗試借助權重算法方式，實現局部搜索狀態下的匹配算法，隨后可以借助多顏色特征進行組合，實現更多的特征量獲取，最終達到對于偽裝目標的有效識別。識別當中，則需要借助似然比圖的方式，對格特征的方差進行分析，從而明確特征與背景再所在區域內的區分方案，完成最優抉擇。筆者再結合了以往研究經驗后，將背景甲醛和可信度多特征進行了融合，從而實現利用均值的漂移算法，完成偽裝特征的精準獲取[1]。

2.基于多特征自適應融合的軍事偽裝目標跟蹤

2.1多特征聯合直方圖

視覺目標特征較為豐富，其中顏色特征、紋理特征以及梯度特征等，較為便于進行視覺觀察，而算法的創新需要將可供觀察的特征那個進行量化，并實現加權，因此筆者將灰度特征當中的尺度變化、形態改變和旋轉方式作為影響環節，實現了特征量化識別方案。軍事偽裝目標所處的光照、地理環境十分特殊，因此本文結合梯度方向和光照變化，確定了聯合直方圖。根據特征信息劃分等級為四十八個，其中灰度直方圖為u1=1-32，而33-48則為梯度方向直方圖。通過假設中心位置x和目標窗口數值h，可以確定所處區域的像素位置xi，此時，目標區域就可以借助歸一化系數和分布等級映射函數完成公式建設，其中像素總數、delte函數和核函數作為主要的計算單元能夠滿足目標邊緣的遮擋情況分析權值。權值越小，表明其所處像素與中心目標越遠[2]。

2.2 Mean shift算法

Mean shift算法的主要功能在于幫助直方圖對圖象各幀進行結果定位預測。改算法作為一種非參數密度算法，能夠結合前一幀的目標定位，選取到灰度直方圖下的跟蹤目標重心，從而確定下一幀圖象的目標中心，從而獲取實時收斂，實現局部極值。不過傳統的mean shift算法由于所處的灰色信息直方圖作為主要的表述目標，因此在軍事偽裝目標當中，受到光照變化或者灰度狀態干擾后，其所表現出的算法情況將會與實際情況存在較大誤差，導致最終跟蹤失敗。為了能夠提高跟蹤效果，需要對原有的mean shift算法進行一定程度的改進。本文提出，可以嘗試結合傳統公式算法的方式，通過迭代對權值函數當中可能無法完成分辨的特征信息進行處理，從而將背景紋理與目標灰度重新賦予權重，增加梯度方向信息，從而達到可信度的提高，完成精準的目標追蹤。

2.3模板更新

模板的穩健性是保證目標跟蹤當中可以避免光照變化干擾的主要方法，因此在算法和直方圖的實踐當中更需要進行對于目標模板的及時更新，以此來增強算法本身的抗干擾能力。同時模板更新過度可能會造成累積誤差，導致目標識別的精準度下降，因此在實際的模板更新當中，應當采取相鄰真實目標圖片幀作為參考的目標方式，進行加權組合更新，保證模板的更新效果。

結論：軍事偽裝所處的目標環境十分復雜，為了達到不易發現的目的，軍事偽裝通常借助與周邊環境進行彼此融合的方式，降低自身特征量。而目標跟蹤技術則需要在復雜環境的基礎上進行特征量提取和分析，實現目標的跟蹤。多特征自適應融合技術通過算法創新，能夠有效避免平移、干擾、遮擋等復雜情況影響，增強跟蹤性能。

參考文獻：

[1]謝曉竹，薛建棟.軍事變形偽裝目標的識別系統研究[J].光學與光電技術，2017，15（05）：27-30.

[2]李翔城，譚小波，王曉峰.基于紫外分光光度法對軍事偽裝識別的實驗探索[J].四川兵工學報，2014，35（03）：141-143.

作者簡介：

陳飛（1987.10），男，漢，湖南省永州市人，本科。