融合暗通道先验的去雾目标跟踪算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第8期北京时间：

作者：常家顺, 孙力帆, 杨哲, 张金锦, 付主木

单位：河南科技大学 信息工程学院，河南 洛阳 471023

摘要：针对雾霾场景下，拍摄图像出现质量下降和背景信息模糊导致的跟踪漂移问题。在孪生网络框架下，融合暗通道先验提出一种新的去雾目标跟踪算法。通过对输入的模板图像和搜索区域图像去雾，继而利用卷积神经网络对其进行特征提取，根据其特征相似度匹配程度估计目标位置。此外，针对有雾场景数据集不足问题，在已有测试数据集OTB100的基础上人工合成有雾数据集（OTB-H、OTB-M、OTB-L），最后在各数据集上与现有算法进行对比实验。实验结果表明该算法在雾霾场景下有着更出色的跟踪性能，在数据集OTB-H下跟踪精确度为0.713，跟踪成功率为0.519，相比于SiamFC跟踪精确度提升了35.6%，成功率提升了33.4%，且满足实时性的要求。

关键词：目标跟踪,图像去雾,孪生网络,大气散射模型,暗通道先验