基于多特征融合的转移粒子滤波红外小目标跟踪算法研究

针对红外跟踪系统中弱小目标的稳定跟踪需要满足抗干扰、抗遮挡要求,设计了基于目标运动、直方图、分形维数、能量等特征的多特征融合观测概率数学模型;通过对粒子滤波算法的改进,设计了转移受限粒子滤波跟踪算法,同时,将多特征融合观测概率与转移受限粒子相结合应用于红外弱小目标跟踪领域,实现了红外弱小目标稳定跟踪,并具备较好的抗干扰、抗遮挡性能。仿真实验结果验证了相关算法的有效性和实用性。

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。