激光波门干扰下的电视跟踪算法研究

针对低能激光对电视制导跟踪波门实施视场内干扰时,传统的电视跟踪算法无法跟踪目标的问题,提出了一种基于结构相似度的粒子滤波相关跟踪算法。首先在粒子候选区域内进行直方图均衡化,提取出目标空间直方图,然后计算波门背景区域与目标的结构相似度,从图像质量上判断粒子滤波器的跟踪状态,建立抗干扰跟踪模式,跟踪目标。实验表明：该算法克...     

星载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位算法研究

为了解决星载光电跟踪系统对连续帧图像快速识别、准确定位的要求.在深入分析连续图像序列特性和星载光电跟踪系统特点的基础上,利用光电跟踪系统转台的角度变化信息,对图像序列进行帧间差值运算以获得目标残差图,并基于残差图和原始图像信息提出了一种新的目标识别定位算法,大大地减小了运算量.结合中值滤波和自适应波门跟踪算法,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的实验,结果证明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足星载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求.     

基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪

提出了一个基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪算法。在核相关滤波(KCF)跟踪算法基础上引入了空间正则化权重和子网格检测方法,利用形变多样相似性匹配算法构建了目标重检测模块,利用主成分分析(PCA)算法和k维树一致近似最近邻(TreeCANN)算法解决了匹配算法中的最近邻搜索问题;通过自适应模板更新策略,解决了遮挡情况下模板误更新问题。实验结果表明,所提算法的精确度得分为0.825,成功率得分为0.625,相比KCF算法分别提升了18.5%和31.0%。所提算法能较好地解决目标尺度变化、遮挡、快速运动、旋转和背景杂乱情况下的跟踪问题,具有广泛的应用前景。     

改进的自适应Kalman滤波及其在水声机动目标跟踪中的应用

针对在水声机动目标定位跟踪领域广泛应用的传统Kalman滤波往往难以实现机动目标运动方向突变情况下的有效跟踪问题,本文通过分析传统Kalman滤波性能下降时机动目标的运动轨迹,并由此根据机动目标运动方向变化量来产生自适应因子以调整Kalman增益。数值仿真和实际海试数据验证表明,本文所提改进的自适应Kalman滤波在机动目标跟踪中不仅能够快速响应机动目标的运动方向突变,而且目标位置跟踪误差较传统方法显著减小,具有稳定、快速的跟踪性能。     

基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法

针对应用CamShift算法进行目标跟踪过程中,当目标被严重遮挡、目标被与目标颜色相近的背景干扰时易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于CamShift和Kalman滤波组合的改进跟踪算法;为克服目标因严重遮挡而丢失的缺陷,利用自适应算法改进了传统的CamShift算法,扩大了搜索窗口,使运动目标位于搜索窗口内;为解决目标因颜色相近背景干扰而丢失的问题,改善跟踪准确率,利用卡尔曼滤波预测目标运动空间位置,作为下一帧搜索窗口的质心坐标;基于上述改进,利用C++语言,研发了改进的CamShift目标跟踪软件模块,给出了该模块的算法流程;实验结果表明,改进后的目标跟踪算法能有效地克服传统CamShift算法的缺陷,大大提高运动目标跟踪的准确性;所提的算法可以应用于运动小车跟踪,人脸识别等领域。     

电视跟踪系统中的全视场捕获

本文介绍一种用于电视跟踪系统的全视场捕获模块,在背景较为单调的情况下,它可以在一个电视场的时间内,在全视场范围内自动捕获目标,该模块还具有波门跟踪功能。文中给出了模块的具体实现及外场试验结果。     

一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法

由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标.     

一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法

由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标.     

电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法

为解决电视经纬仪跟踪测量系统中对运动目标快速识别定位的要求,在深入分析运动目标特性和电视经纬仪跟踪测量系统特点的基础上,利用经纬仪角度变化信息,对运动目标图像序列进行帧间差值计算以获得目标残差图,并基于残差图提出了一种新型的运动目标快速识别方法,大大减少了运算量. 结合中值滤波和图像二值化,实现了运动目标的快速定位. 通过对目标实测图像序列的实验, 结果证明：该算法具有快速、稳定、有效等优点,能够满足电视经纬仪跟踪测量系统对运动目标快速识别定位的要求.     

基于侧窗滤波与时空正则化相关滤波的红外弱小目标跟踪

当目标远离红外系统,其在成像图像上的尺寸较小且信息量较少,使得小目标的持续精确定位成为一项有挑战性的问题。针对这一问题,在相关滤波跟踪框架上,引入能够区分红外弱小目标边缘信息与杂波噪声的侧窗图像滤波方法,提出了一种弱小目标跟踪算法。具体来说,首先利用时空正则化的相关滤波跟踪模型,对目标位置附近更大范围的背景进行考虑。然后,利用侧窗滤波对当前局部搜索区域进行侧窗滤波处理,达到了保留边缘效果的同时剔除了图像噪声。最后,通过原始图像与滤波后图像作差,降低了背景边缘对目标定位错误的影响,并实现小目标状态估计。为验证本文所提算法性能,采用六组红外真实弱小目标图像序列进行实验,并与核相关滤波、空间正则化的相关滤波,以及时空正则化的相关滤波等经典算法作比较。实验结果表明,所提算法在多组复杂背景的图像序列上,获得了较高的跟踪精度,验证了所提算法能有效应对红外弱小目标跟踪任务中的快速运动、低分辨率和强背景杂波等问题。     

基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法

为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征,利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图和空间直方图相结合,在特征融合中引入特征不确定性度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,提高算法的鲁棒性。仿真实验结果表明,该跟踪算法平均位置最小误差值仅6.967 像素,而单一特征跟踪算法以及传统融合算法的跟踪误差达192.576 像素和199.464像素。说明本文算法在跟踪准确性上优于单一特征跟踪算法及传统融合算法,具有更好的跟踪精度和更高的鲁棒性。     

自适应上下文感知相关滤波跟踪

针对上下文感知相关滤波目标跟踪算法中,上下文背景样本等值权重训练,对背景信息滤波过于平滑的问题,提出了一种自适应上下文感知相关滤波算法,同时为了解决目标遮挡的问题,引入一种新的遮挡判定指标。首先,提取目标上下左右4个方向的背景样本学习到滤波器中,利用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计,预测目标的运动方向。在滤波器训练时,对目标运动方向上的背景样本训练时赋予较多的权重;接着,在模型更新时引入一个新的遮挡判定指标APCE,只有当响应峰值和APCE数值分别一定比例大于各自的历史均值时,才对目标模型进行更新;最后将本文算法与当前一些主流的跟踪算法在CVPR 2013 Benchmark进行对比实验。仿真实验结果表明,本文算法的精准率和成功率分别为0. 810和0. 701,均优于其他算法,充分体现出了本文提出算法的鲁棒性。     

基于光流的运动小目标检测算法

运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法,它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标,目标大概为5～10个像素,而且背景复杂,相机抖动,普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下,通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标,同时运用高斯金字塔模型,提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。     

自适应背景对消法在小目标检测中的应用

在小目标跟踪过程中，如何把目标从复杂背景中提取出来是实现跟踪的前题，根据运动背景下运动小目标的特点，提出自适应背景对消滤波法，该方法利用图像序列的相关性来检测目标。     

一种基于积分直方图的粒子滤波跟踪方法

用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图,用其上的观测信息构建建议分布函数,在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明,在采用大量粒子跟踪大目标时,提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法,而且在...     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

上反式光电侦查设备虚拟海天线波门控制方法

针对上反式光电侦查设备采用传统波门控制方法全视场搜索跟踪水面目标时,由于背景辐射和波面反射造成较高虚警率的问题,提出一种适合上反式光电侦查设备搜索波门布置策略的控制方法。该方法通过建立虚拟海平面经两轴上反式光电侦查设备空间模型反射、投影的数学模型,实时计算虚拟海天线和视频图像边线的交点并发送给视频跟踪器,沿虚拟海天线布置的窄带状搜索波门,仅对搜索波门内的水面目标作出响应。海试试验证明,该方法的目标搜索效率与带状波门所占图像面积的比例成反比,虚警率降低80%。     

一种基于人眼视觉系统特性的粒子滤波跟踪方法

通过模仿人眼跟踪运动目标的特点,对粒子滤波框架进行改造,提出了一种基于人眼视觉系统特性的粒子滤波跟踪算法。该算法采用多特征融合,将颜色特征与运动面积特征相结合,对运动区域比较敏感;在状态更新阶段,对跟踪粒子进行进一步筛选,自适应地选择性能良好的粒子进行结果判决,保障了跟踪结果的准确性。实验表明,该方法不仅可行,而且具有良好的跟踪效果。     

一种基于积分直方图的粒子滤波跟踪方法

用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图,用其上的观测信息构建建议分布函数,在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明,在采用大量粒子跟踪大目标时,提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法, 而且在光照变化的条件下,比采用传统颜色Mean-Shift的跟踪方法准确.