一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

融合两类跟踪框架优点的红外目标跟踪算法

基于粒子滤波的算法模型框架,针对红外的目标成像与背景对比度低、背景复杂等问题,进行提取目标灰度特征,通过对系统概率的密度函数的采样集进行了预测和更新,来逼近系统的后验密度概率,初步确定目标位置,再融合均值漂移算法进行小区域精确搜索,确定目标位置。同时,通过调整均值漂移的算法和函数的带宽,对于红外目标有阻挡情况下的识别能够得到有效处理。通过仿真得到该模型具有算法高效、去除粒子的退化,并且对于有遮挡的红外目标能够进行实时稳定地跟踪。     

带宽自适应的均值漂移红外目标跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统均值漂移跟踪因窗口尺寸不变导致跟踪目标丢失.为解决该问题,提出一种带宽自适应的均值漂移跟踪算法.该算法在均值漂移框架下提取目标的形状特征,根据目标形状变化自适应的修正核函数带宽,并更新目标模板.实验结果表明,改进算法能很好地适应尺寸变化的目标,能有效提高红外目标的跟踪准确度.     

基于特征自适应选择的金字塔均值漂移跟踪方法

针对均值漂移跟踪算法框架不足以对目标帧间运动过大及快速尺度变化进行有效地处理,且单个图像特征对环境适应性较差.提出了一种特征自适应选择方法,通过分析目标与背景的特征区分度来选择出最有效的特征.将金字塔自适应分解和均值漂移跟踪结合,提出了金字塔均值漂移跟踪方法.采用背景加权直方图描述目标模板模型,核函数加权直方图描述候选...     

基于卷积特征选择的红外目标跟踪

对红外图像中的目标跟踪时,复杂的背景信息以及目标像素数较少等因素增加了红外目标跟踪难度,目标区域的图像块缺乏特征信息使得普通跟踪算法较易产生跟踪偏移问题。为解决此问题,提出了一种基于粒子滤波框架下的卷积特征选择的红外目标跟踪算法。首先,在初始目标块上提取少量图像块作为滤波器,进而获得表征能力更强的卷积特征。然后,采用在线提升算法对该特征进行选择,增加跟踪算法的精度和执行效率。最后,将贝叶斯分类器的响应作为粒子权值估计出目标状态。实验结果验证了所提算法的跟踪性能优于其他几种传统算法。     

基于多特征融合的微弱红外运动目标跟踪方法

利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息（包括方位角、俯仰角以及角速度）、目标信号幅度及其成像面积等,提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法。分析了红外成像系统中目标信号特点,得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性,符合高斯分布;采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率,并根据特征的波动状况确定多特征融合的加权系数,估计和更新目标运动状态。理论分析和实验结果表明:该方法的跟踪精度和稳定性都明显高于仅依靠运动特征关联和依靠运动特征和幅度特征关联的跟踪方法。     

基于多特征融合的微弱红外运动目标跟踪方法

利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息(包括方位角、俯仰角以及角速度)、目标信号幅度及其成像面积等.提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法.分析了红外成像系统中目标信号特点,得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性,符合高斯分布;采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率,并根据特征的波动状况确定...     

一种新的红外成像末制导目标跟踪方法

为了稳定跟踪导弹末制导阶段的红外目标,提出了一种基于尺度不变特征变换的红外目标跟踪算法.尺度不变性特征变换所提取的图像纹理特征具有尺度和旋转不变性,跟踪算法分别提取目标模板和待跟踪图像的尺度不变特征变换特征.根据最小欧氏距离准则提取目标模板与待跟踪图像间相匹配的尺度不变特征变换特征点对,利用该特征点对拟合反映两图像间映射关系的仿射模型,并据此估计目标中心位置及调整目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够较好地实现在导弹末制导阶段对红外地面杂波背景下目标的稳定跟踪,其跟踪准确度和稳定度优于传统方法.
关键词:末制导跟踪|尺度不变性特征变换|特征匹配|仿射模型     

基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

一种改进相似度量的红外目标跟踪算法

针对红外目标成像特点,提出了一种简单易行、鲁棒性强的目标跟踪算法.在对原始算法中的核心部分相似度量函数进行理论分析的基础上,新算法给出了两点改进:一是利用动态聚类思想对相似度量函数中匹配样本增加动态权值,提高了模型图像和目标图像样本间匹配准确度,二是增加了模型图像和目标图像像素点邻域信息,进一步增强跟踪算法鲁棒性.实验仿真表明,新建算法能对复杂场景下的红外目标进行较好跟踪,证实了跟踪算法的可行性和有效性.     

纹理高阶分形特征在海面舰船目标检测中的应用

针对复杂海面环境下的舰船目标检测，分析了高阶分形特征缝隙在纹理分类中的应用，提出了一种基于分形维与缝隙的目标检测新方法，并利用该方法对海面舰船目标进行了检测。实验结果表明利用纹理分形维与缝隙特征进行海面舰船目标检测，可以取得较单一分形维检测更高的准确率。     

基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统研究

从海面目标红外辐射特性研究的具体需求出发,给出了一种用于生成海面目标红外图像的仿真算法,在此算法基础上提出了一种基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统,并对其系统构成、DSP阵列硬件实现、仿真算法并行处理等内容进行了具体描述。仿真实验结果表明该系统能满足海面目标红外图像实时仿真的基本要求,在同等仿真精度下其仿真实时性远高于其他通用计算平台。     

基于特征角点的目标跟踪和快速识别算法研究

提出了一种基于特征角点的目标跟踪、识别方法,其运算效率较高,且角点不易丢失。从对基于灰度的角点提取方法和基于边缘的角点提取方法的比较入手,提出建立新特征模型的必要性。随后给出了一种既能提高运算效率又能简化跟踪模型的特征角点法。选取了飞行速度为300m/s的某战机序列共11帧连续图像作为处理对象,通过在主要配置为Pentium 4、80G内存计算机的、Matlab2006a软件的环境中进行仿真,算法的运算速度可达0.7s,与其他跟踪算法相比跟踪速度较快,表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。     

基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪

设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪.     

基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪

设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪.     

基于形态学与遗传粒子滤波器的红外小目标检测与跟踪算法

针对复杂背景下红外小目标的检测与跟踪,提出了一种融合了top-hat算法、遗传算法以及粒子滤波器的新方法.该方法首先采用提取副帧的方法去除目标周围部分的背景和噪音,有效地减少了参与运算的像素数目;其次,将具有不同边缘特性的多个结构体应用于top-hat检测算法中,提高了副帧中预目标的有效性;接着,利用目标时空运动的相关性,结合阈值判断来去除虚假目标,增强了目标检测的可靠性;最后,将遗传算法引入粒子滤波算法,较好地改善了粒子的多样性,在保障跟踪实时性的同时,提高了粒子滤波的准确度.实验结果表明,该算法在检测准确度、跟踪准确度和鲁棒性都具有一定的优越性.