一种新的红外与可见光图像融合与跟踪方法

多传感器图像融合技术在目标检测与跟踪领域中有广泛应用。提出了一种红外与可见光图像的新颖的特征级融合与运动目标跟踪方法。将目标轮廓用动态轮廓线表示,在目标跟踪过程中对于两类模式图像中的目标轮廓控制点向量,利用 B 样条形状空间模型将目标轮廓的特征级融合转换为控制点向量差的 L2 范数平方极小化。这种方法不需要图像配准,降低了融合的计算复杂度。同时,使用了自适应 Kalman 滤波技术,提高了动态轮廓线特征搜索的准确性。对比跟踪实验表明,融合后可见光图像的平均跟踪误差减小了 56.96%。