基于粒子滤波的双模图像融合自适应跟踪

针对视频跟踪中仅利用目标的单特征容易导致跟踪失败的问题,提出一种基于粒子滤波的可见光与红外序列图像相融合的自适应目标跟踪算法;该算法在粒子滤波跟踪算法框架下,根据单一信源运动目标序列图像的品质因子,利用自适应加权融合策略重构双模序列图像的特征选择机制,建立了基于自适应融合算法的系统观测概率模型和状态空间层次采样多特征融合跟踪算法,实现了对双模序列图像的融合以及对运动目标的稳健跟踪;跟踪试验结果表明,该算法可以有效实现对运动目标的稳健、准确跟踪。     

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。     

基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法.     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

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。     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

一种多特征融合的红外目标跟踪算法

针对红外序列图像中各类目标及背景特征动态变化的特性,提出一种基于二值分类技术的多特征融合目标跟踪算法。分别根据灰度、纹理及梯度方向特征将图像分为背景与目标区域,并根据各类特征分类性能的差异,融合特征图像,通过重采样粒子滤波估计目标状态。实验结果表明,该算法对环境光照变化、局部遮挡等均具有较好的鲁棒性。     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

基于颜色特征与SIFT特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对序列图像中的运动目标在跟踪过程中发生运动模糊以及部分遮挡的问题进行了研究, 提出一种将改进的颜色直方图特征模型与尺度不变特征（SIFT）模型相融合的粒子滤波跟踪算法。采用基于模糊逻辑的方法, 根据当前跟踪环境自适应调节两种特征信息的权重, 从而实现特征信息间的融合, 提高描述目标观测的可靠性。实验结果证明, 该算法优于传统的单特征或采用固定权值的多特征目标跟踪算法。     

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

基于多特征融合的粒子滤波算法研究

传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。     

Detecting and tracking dim small targets in infrared image sequences under complex backgrounds

This paper presents a unified framework for automatically detecting and tracking dim small targets in infrared (IR) image sequence under complex backgrounds. Firstly, the variance weighted information entropy (variance WIE) followed by a region growing technique is introduced to segment the candidate targets in a single-frame IR image after background suppression. Then the pipeline filter is used to verify the real targets. The position and the size of the detected target are then obtained to initialize the tracking algorithm. Secondly, we adopt an improved local binary pattern (LBP) scheme to represent the target texture feature and propose a joint gray-texture histogram method for a more distinctive and effective target representation. Finally, target tracking is accomplished by using the mean shift algorithm. Experimental results indicate that the proposed method can effectively detect the dim small targets under complex backgrounds and has better tracking performance compared with the gray histogram based tracking methods such as the mean shift and the particle filtering.     

采用序贯滤波的红外/雷达机动目标跟踪

当机动目标状态是非平稳和非线性时,红外传感器和雷达的目标状态方程和量测方程都是非线性和非高斯的,为了解决经典跟踪算法的残差较大或发散的问题,提出一种新的融合跟踪算法:在对红外传感器和雷达的量测数据进行时间对准和同步融合后,将融合后的量测数据送入重抽样粒子滤波器进行处理以预测和跟踪机动目标.最后给出了一个仿真跟踪实例,并与同类多雷达跟踪的效果进行了比较,说明了异类融合跟踪优于同类多雷达融合跟踪.     

多特征融合的自适应相关滤波跟踪算法

针对图像目标跟踪问题,为提高跟踪精度,提出了一种多特征融合的自适应相关滤波跟踪算法。算法首先选取HOG和CN两种互补特征,分别训练两个相关滤波跟踪器跟踪图像目标,然后利用提出的响应图置信度计算公式计算两个跟踪器的响应图权重并进行自适应融合做出决策。滤波器更新阶段,算法结合两个特征的响应图置信度与两帧之间的变化率动态调整滤波器学习速率。仿真实验采用跟踪基准数据库（OTB-2013）中的36组彩色视频序列进行实验,对比了流行的相关滤波跟踪算法,结果表明,该算法在平均跟踪精度上优于其他算法,具有一定的应用价值。     

针对融合图像的均值位移跟踪方法

提出一种针对融合图像的均值位移跟踪方法。运用加权平均融合和基于动态目标检测的多源动态图像融合体系,对可见光与红外图像进行像素级动态图像融合,利用Mean Shift算法进行目标跟踪。采用真实数据进行实验,并对实验结果进行稳态的位置均方根误差评价。结果表明,在跨背景区域及复杂背景下,采用该方法对目标进行运动跟踪,能满足鲁棒性及实时性要求。     

2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。