基于柔性阈值的孪生网络的多源图像融合跟踪

2021-09-08宋文姝侯建民

电视技术 2021年7期

宋文姝，侯建民

（1.山西省无线电监测中心，山西太原 030009；2.晋西车轴股份有限公司，山西太原 030027）

0 引言

目前，精确打击武器面对的典型目标以车辆和导弹发射架等为主，而针对移动目标的打击过程基于传统的单一模式，如可见光和红外等[1]，存在干扰和遮挡时，目标容易丢失或难以正常跟踪。传统的成像模式间存在差异，如光电图像对图像色彩较为敏感，而红外图像主要表现目标的热辐射特性，不易受光照影响，但目标细节往往不够。在实际应用中，依据两者的互补特点，可从不同互补特征完成典型目标特征互补，为目标跟踪提供更好的特征。多源图像融合根据成像模式的不同构建典型的信息互补特征，形成对典型目标更显著的决策意见。

基于可见光/红外图像的融合跟踪能够有效提高目标的鲁棒性，使得目标跟踪算法能够适应不同的作战场景。然而，该算法对移动目标的精确打击仍然有很多问题亟需解决，同一场景小角度差异的可见光/红外图像进行融合，能够完成典型目标的细节信息收集，提升典型目标的特征信息，从而确定典型目标的打击模式。从两幅图像中获取互补的有用信息，形成统一更优质的图像，完成典型目标的特征凸显。在实际应用中，由不同种类传感器获得的多模态图像由于成像机理不同，可以反映目标场景不同侧面的特性，后续讨论中认为视角一致（即同一角度下成像）。