改进粒子滤波算法在深空红外小目标跟踪中的应用

非负矩阵分解具有较好的特征提取性能,广泛应用于数据融合领域,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.该文结合两种算法的优点,提出了一种基于改进粒子滤波的红外小目标跟踪算法.利用NMF融合当前与之前的粒子分布权重,减小经典粒子滤波退化发散带来的精度误差.避免了目标遮挡及暂时消失带来的跟踪错误.仿真实验证明本文算法相对于经典粒子滤波,具有更好的跟踪精度和稳定性.

基于数学形态学的红外小目标跟踪研究

为了提高红外小目标跟踪算法的性能和实用性,根据红外小目标的特性,选用数学形态学方法先对目标进行波门检测,依据检测结果来实现对目标的跟踪。在具体计算时,提出了一种新的形态学算子使膨胀运算和阈值分割合为一步,节约了计算时间。考虑到波门内可能出现虚警或漏警的情况,提出了有效的解决方法。最后通过实际拍摄的不同情况下的红外图像,进行了红外小目标的跟踪实验,实验结果表明了算法在实时性和准确性上都达到了很好的效果。

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。

基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法

为了提高背景杂波和成像噪声等干扰下红外小目标的跟踪精度,提出了一种基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法。小目标信号在广义高斯目标超完备字典上被稀疏分解,以便从受噪声干扰和杂波污染的红外图像中提取出小目标的空间结构信息;设计了转移受限粒子滤波跟踪算法,以提高粒子的采样概率;在转移受限粒子滤波框架下,基于判别稀疏表示和L1范数最小化框架求解候选目标的稀疏系数,实现小目标的跟踪。基于各种红外序列对所提方法进行实验论证,实验结果表明,所提方法能够在杂波和噪声较大的干扰下稳定地跟踪小目标,其中心误差、重叠率和平均视频播放帧率分别为3pixel、0.7和40fps,均优于其他对比方法,且具有较强的鲁棒性。

基于稀疏表示的红外小目标跟踪

针对云天背景下红外小目标跟踪易受噪声影响,传统目标模型对噪声敏感等问题,提出一种贝叶斯推理框架下使用稀疏表示建模红外小目标的跟踪算法。该算法结合目标模板向量和正负琐碎向量构建目标稀疏表示模型,在贝叶斯推理框架下使用图像子块系数向量的目标模板重构误差作为观测模型,实现小目标的跟踪。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。

基于深度学习的红外过采样扫描图像小目标跟踪算法

红外小目标跟踪过程中由于背景、外界杂波等干扰,导致跟踪精确度和实时性欠佳,为此,提出基于深度学习的红外过采样扫描图像小目标跟踪算法。首先构建了红外过采样扫描图像模型,通过背景估计、形态学开运算,对图像中背景以及外界杂波进行多级滤除;然后增加设计特征融合模块和区域选取模块来改进孪生网络,生成融合特征图输入目标区域,通过分类和回归计算提高图像的特征表征能力和跟踪精度;最后建立损失函数训练孪生网络,输出红外过采样扫描图像小目标跟踪结果。实验结果表明,利用所提算法进行图像滤除后,信噪比能够高达35 dB,所提算法的区域重叠率较高、跟踪精度高,且算法的实时性强,帧率达到200 fps以上,整体跟踪效果好。

基于MSPF方法的红外弱小目标自适应跟踪算法分析

根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型,以重要概率密度为切入点,融合粒子滤波和均值位移方法算法(MSPF),实现对红外小目标的跟踪。实验证明,通过对均值位移算法和MSPF算法方法的比较发现,MSPF算法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪。

红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalm an滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统M ean-sh ift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalm an滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.

灰度与速度线索融合红外小目标跟踪

红外小目标跟踪易受到相似目标与背景的干扰,针对此问题提出一种融合灰度与速度线索的红外小目标跟踪算法。该算法通过快速时域高通滤波器滤除噪声并突出目标,利用主分量分析提取速度特征;以分层粒子滤波为框架,首先利用高通滤波图像灰度核函数加权直方图进行第1层粒子滤波,粗略地估计目标状态;然后利用速度线索进行第2层粒子滤波,精确地估计目标状态。实验结果表明,提出的红外小目标跟踪算法具有较强的抗干扰性能和较高的跟踪精度。

针对弹载平台红外小目标的检测与跟踪算法

为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度,设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块,和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试,该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果,目标跟踪模块对于目标的尺度变化,快速运动,遮挡有较高的鲁棒性,算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标,经过测试对比,本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法,并且能够在弹载平台上实时运行。

复杂背景下红外小目标自适应检测跟踪

本文针对复杂背景下红外小目标检测跟踪问题,提出了一种背景自适应的目标检测跟踪方案。针对地面背景下的红外目标检测,采用帧差法,分别提出了跳帧多帧差法和双阈值多帧差法以应对目标长时间静止和灰度对比度下降的问题。针对天空背景下的红外目标检测,采用基于目标区域稳定性和显著性(Regional Stability and Saliency, RSS)的检测算法。在检测得到目标备选点后,使用带标签的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density, GMPHD)滤波器对备选点滤波以输出目标初始轨迹。同时引入轨迹整理将间断的初始轨迹重新连接并进一步去除虚警。经过验证,本文提出的目标检测方法可在复杂多类背景下准确检测并跟踪红外图像中的小目标。