RGB-T目标跟踪综述作者：丁正彤 徐磊 张研 李飘扬 李阳阳 罗斌 涂铮铮威廉姆森
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来源：《南京信息工程大学学报》2019年第06期 免疫组化技术
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摘要 RGB-T目标跟踪是基于RGB目标跟踪问题发展而来的.为了提高复杂环境下的目标跟踪性能，学者们提出结合可见光和热红外的信息来克服单一成像受限的问题.本文首先介绍了RGB-T目标跟踪的研究背景，并指出该任务所面临的挑战，然后归纳并介绍了目前已有的RGB-T目标跟踪的几类方法，包括传统方法和深度学习方法.最后，本文对现有的RGB-T数据集、评价指标进行了分析和对比，并指出RGB-T跟踪中值得研究的方面. 关键词 可见光-热红外;多模态;目标跟踪
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中图分类号TP391
文献标志码A
0 引言
视觉目标跟踪，旨在从连续视频帧中估计出目标在每一帧中的位置和尺度信息，是计算机视觉中的一个热点问题，在视频监控、自动驾驶和机器人感知等方面有着广泛的应用.尽管目标跟踪取得了许多重要突破[1-8]，但现阶段的目标跟踪仍然面临许多挑战性问题，尤其是在各种复杂的环境条件下（如低光照、雨天、烟雾等），可见光图像的成像质量受到显著影响，使得跟踪目标物体是非常困难的. 热红外成像主要的优势体现在：它可以捕捉到目标所发出的热辐射，对光照变化不敏感，可以实现在零光照条件下跟踪目标;它还具有很强的穿透烟雾的能力，使得RGB-T（RGB-Thermal，可见光-热红外）目标跟踪比传统目标跟踪具有更强的潜在应用价值.
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因此，结合可见光和热红外信息可以有效地提高目标跟踪性能，较好地实现全天时全天候的目标跟踪.图1是低光照（左）和强光照（右）情况下的可见光图像，目标在其中并
不明显，但在图2相对应的热红外图像中目标轮廓清晰.图3呈现的两个热红外图像产生了热交叉现象，目标和背景极难区分，但目标在图4相对应的可见光图像中较为明显[9].可见，可见光和热红外信息相互补充，有助于复杂环境条件下的视觉跟踪.
