改进Top-hat变换的小目标跟踪算法及FPGA实现

在改进Top-hat变换的基础上,设计并实现了一种基于FPGA的红外小目标实时稳定的跟踪系统。针对经典Top-hat变换对小目标检测的局限性,提出一种改进的Top-hat变换并将其用于对图像中小目标的增强。在此基础上,通过对视频序列中目标的运动估计和基于特征滤波器的空间滤波,稳定有效地计算出小目标的位置。为了将算法移植到FPGA芯片以获取实时的小目标跟踪效果,完成了系统的整体架构设计,并针对模板窗口运算在FPGA内实现的传统方法效率低的特点,设计一种基于FPGA的新型模板窗口计算方法,应用于相关的算法模块中。实验结果表明：系统可以获得良好的检测与跟踪效果,而且能够在20 ms内完成目标位置的计算,满足小目标跟踪的实时性要求。     

稀疏编码目标跟踪方法研究

针对稀疏表示用于目标跟踪时存在重构误差表示不够精确、目标模板更新错误等问题,提出一种改进的稀疏编码模型。该模型无需重构误差满足特定的先验概率分布,且加入对编码系数的自适应约束,可以取得更优的编码向量,使得跟踪结果更为准确。在此基础上,将这种改进的编码模型与粒子滤波目标跟踪算法相结合,研究并实现一种新的基于鲁棒稀疏编码模型的目标跟踪方法。该方法对每个粒子的采样区域进行编码,用所得的稀疏编码向量作为当前粒子的观测量,并采用目标模板分级更新策略,使得目标模板更加准确。实验结果表明,方法可以较好地解决目标部分遮挡和光照变化等干扰下的目标跟踪问题。