基于混合去噪耦合核相关滤波的高噪声灰度图像实时高鲁棒性目标跟踪方法

本发明公开了一种基于混合去噪耦合核相关滤波的高噪声灰度图像实时高鲁棒性目标跟踪方法，包括混合去噪模块、自适应尺度模块和重检测模块。混合去噪模块通过计算帧间平均灰度值变化，自适应切换双边滤波与中值滤波，并动态调整滤波权重，实现边缘保持与噪声抑制的平衡；自适应尺度模块通过构建尺度金字塔并为各尺度因子引入动态权重，基于响应最大化实现目标尺度的实时优化；重检测模块通过设定置信度阈值，在跟踪失败时触发三级渐进式搜索策略，由局部到全局逐层恢复目标。本发明通过三大模块的协同工作形成跟踪闭环，有效解决了高噪声环境下目标跟踪中特征易被淹没、尺度漂移及遮挡导致目标丢失的问题，实现了高噪声灰度图像中动态目标的实时高鲁棒性跟踪。