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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211240298.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法是由刘利强;傅妍芳;冯恬恬;曹子建;沈超;秦茂源;胡智娟;叶昕;赵世峰;白小军设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法，通过在目标函数中引入空间正则化和时间约束项，建立空间正则化和时间约束模型，然后转换到频域中，将转换后的模型分解为多个子问题，分别求解，获得优化后的模型，再获取目标区域的显著性图，将目标的显著性图融合到初始的空间正则化权重系数中，得到新的基于显著性感知的权重系数；根据优化后的模型学习到相关滤波器，利用相关滤波器对目标进行定位，并同时完成对目标的尺度估计；最后对模型参数进行更新，完成滤波跟踪，有助于增强模型的时间连续性和一致性，有效地减少边界效应，有效地提高跟踪性能和跟踪效率，使得跟踪器能够适应外观变化并抑制背景干扰。

本发明授权基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于显著性感知和时空正则化的相关滤波跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建空间正则化和时间约束模型； S2：将空间正则化和时间约束模型转换到频域中，并对转换后的模型进行优化，将转换后的模型分解为多个子问题，分别对多个子问题求解，获得优化后的空间正则化和时间约束模型； S3：获取目标的显著性图，根据目标的显著性图目标的原始权重系数，并将目标的显著性图融合到优化后的空间正则化和时间约束模型中，得到新的基于显著性感知的权重系数； S4：根据优化后的空间正则化和时间约束模型预测目标位置，并同时完成对目标的尺度估计； S5：根据优化后的空间正则化和时间约束模型、新的基于显著性感知的权重系数、目标定位和目标尺度估计对模型参数进行更新，从而对下一帧图像进行目标跟踪； 其特征在于，S1中构建的空间正则化和时间约束模型为： 其中，为时间约束项，为空间权重系数，表示在该区域提取的第个通道的目标特征，的取值为,表示总的通道数，表示高斯型的期望响应，表示的第个元素，表示第个通道下的相关滤波器，表示前一帧中学习到的相关滤波器，是一个二值化掩码矩阵，表示从目标特征中裁剪大小为的二值化矩阵，分别为上式中的第二项空间正则化参数，为时间约束项参数，表示循环移位操作，表示将第步的离散循环移位操作于第通道的特征，符号为计算共轭转置； S2中转换后的公式为： 其中，符号表示某一信号离散傅里叶变换，空间权重参数，为向量，表示高斯型的期望响应，为大小为的矩阵，为一个二值化掩码矩阵表示的常数矩阵，为辅助变量。

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