摘要
提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。
Present a new low Signal to Noise Ratio(SNR) infrared image sequences multitarget detection and tracking algorithm, which combines TBD detection algorithms and fuzzy clustering particle filter tracking algorithm.First through multi-frame TBD process,detect initial position and velocity of moving objects,and then estimate target state during tracking stages of fuzzy clus- tering particle fiher,and open a window for testing,probability integration.Infrared images of real sequence simulation,simulation results show that the algorithm has good real-time and high accuracy.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第8期158-160,164,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金No.60507005
新疆维吾尔自治区教育厅高校科研计划科学研究重点资助项目(No.XJEDU2005I04)~~
关键词
检测前跟踪
粒子滤波器
最大模糊熵高斯聚类
多目标
数据融合
Thack-Before-l)etect (TBD)
particle filter
maximum fuzzy entropy Gaussian clustering
multitarget
data fusion