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粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法
被引量:
3
1
作者
李正周
付红霞
+3 位作者
李家宁
葛丰增
邵万兴
金钢
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期1-6,共6页
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...
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。
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关键词
红外小弱目标跟踪
稀疏表示
粒子滤波
联合分类字典
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职称材料
基于空时稀疏表示的红外小目标检测算法
被引量:
2
2
作者
李正周
侯倩
+3 位作者
戴真
付红霞
葛丰增
金钢
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1273-1279,共7页
提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描...
提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。
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关键词
信息处理技术
小弱目标检测
空时超完备字典
目标空时字典
背景空时字典
信号稀疏重构
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职称材料
题名
粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法
被引量:
3
1
作者
李正周
付红霞
李家宁
葛丰增
邵万兴
金钢
机构
重庆大学通信工程学院
中国科学院光束控制重点实验室
中国空气动力研究与发展中心
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61071191)
中国科学院光束控制重点实验室基金项目(2014LBC005)
+2 种基金
中国博士后基金项目(2014M550455)
重庆博士后科研项目特别基金项目(XM201489)
2013年重庆高校创新团队建设计划项目(KJTD201331)
文摘
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。
关键词
红外小弱目标跟踪
稀疏表示
粒子滤波
联合分类字典
Keywords
infrared small dim target tracking
sparse representation
particle filter
discriminative dictionary
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于空时稀疏表示的红外小目标检测算法
被引量:
2
2
作者
李正周
侯倩
戴真
付红霞
葛丰增
金钢
机构
重庆大学通信工程学院
中国空气动力研究与发展中心
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1273-1279,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61071191)
中国科学院光束控制重点实验室基金项目(2014LBC005)
+4 种基金
中国博士后基金项目(2014M550455)
重庆博士后科研项目特别基金项目(XM201489)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(106112013CDJZR160007
106112014CDJZR165502)
2013年重庆高校创新团队建设计划项目(KJTD201331)
文摘
提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。
关键词
信息处理技术
小弱目标检测
空时超完备字典
目标空时字典
背景空时字典
信号稀疏重构
Keywords
information processing technology
dim target detection
spatial-temporal redundant dictionary
target spatial-temporal redundant dictionary
background spatial-temporal redundant dictionary
signal sparse reconstruction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法
李正周
付红霞
李家宁
葛丰增
邵万兴
金钢
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
2
基于空时稀疏表示的红外小目标检测算法
李正周
侯倩
戴真
付红霞
葛丰增
金钢
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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