卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究

近年来,视频车辆跟踪作为城市智能交通系统（ITS）的一个关键技术受到关注。本文针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不稳健性,提出一种基于卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法,该算法利用基于重要区域的目标颜色直方图统计模型对视频车辆目标进行建模,并将其应用于卡尔曼滤波更新中,通过采用Mean Shift算法将卡尔曼滤波器引用到粒子滤波器当中,对车辆的运行轨迹进行校正,实现了局部线性滤波,实现了在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性的同时,兼顾其局部的线性高斯特性。实验结果表明,本文所提出的方法与传统粒子滤波方法相比,能够更准确地对车辆进行跟踪,同时保证了在复杂环境下性能的稳健性。     

基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

改进的交互式多模型跟踪算法

针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。实验结果表明,该算法实时性强,能提高模型滤波速度和目标状态的估计精度,缩短计算时间,解决跟踪过程中的遮挡问题。     

高斯粒子滤波检测前跟踪方法

针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（TBD）方法。该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度（FSS）似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波TBD方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小。仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。     

改进匹配方法的BFG-GMPHD滤波算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出了一种改进的最佳拟合高斯(BFG)与GMPHD结合的BFG-GMPHD算法.算法对BFG近似方式做出改进,通过匹配状态转移的均值和协方差矩阵来近似多个目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题.仿真实验表明:改进后的算法能滤除传感器数据中的杂波干扰,有效匹配目标运动模型的变化,更加准确地估计出目标的数目和状态,提高了跟踪的性能.     

基于Meanshift和粒子滤波的行人目标跟踪方法

针对粒子滤波跟踪算法计算代价大以及Meanshift跟踪算法容易陷入局部极值等问题,提出一种嵌入均值优化的粒子滤波跟踪算法。该算法根据粒子滤波的运动模型估计目标区域位置,利用Bhattacharyya距离度量粒子区域和目标模型的相似性,并根据相似性来更新粒子权值,使用Meanshift优化算法改善粒子的估计位置,使得这些粒子的候选区域能更加接近目标模板,极大提高了粒子的使用效率。实验结果表明,该算法能够有效进行人的跟踪,处理人的短暂遮挡问题,性能优于粒子滤波算法,有较好的实用性。     

最佳维变异粒子群优化算法在传感器调度中应用

粒子群优化(PSO)算法的主要特点是能快速得到问题的解,缺点是容易陷入局部最优.提出了一种利用最佳维变异技术和量子理论方法改进的PSO算法,并应用于目标跟踪传感器调度问题.目标的动力学模型为线性高斯模型,传感器观测值被高斯噪声污染并与目标状态线性相关.对于多传感器单目标跟踪的数学问题,引入提出的最佳维变异PSO算法,在...     

高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波

针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法.和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估计,将得到的估计值和协方差直接作为粒子滤波算法的粒子集及相应的协方差.仿真结果表明,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法对闪烁噪声环境下的机动目标能够进行有效的跟踪,提高了跟踪精度.     

Partial Linear Gaussian Models for Tracking in Image Sequences Using Sequential Monte Carlo Methods

The recent development of Sequential Monte Carlo methods (also called particle filters) has enabled the definition of efficient algorithms for tracking applications in image sequences. The efficiency of these approaches depends on the quality of the state-space exploration, which may be inefficient due to a crude choice of the function used to sample in the associated probability space. A careful study of this issue led us to consider the modeling of the tracked dynamic system with partial linear Gaussian models. Such models are characterized by a non linear dynamic equation, a linear measurement equation and additive Gaussian noises. They allow inferring an analytic expression of the optimal importance function used in the diffusion process of the particle filter, and enable building a relevant approximation of a validation gate. Despite of these potential advantages partial linear Gaussian models have not been investigated. The aim of this paper is therefore to demonstrate that such models can be of real interest facing difficult usual issues such as occlusions, ambiguities due to cluttered backgrounds and large state space. Three instances of these models are proposed. After a theoretical analysis, their significance is demonstrated by their performance for tracking points and planar objects in challenging real-world image sequences.     

一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法

在分析了传统的Canny算法的基础上,用自适应滤波器代替原有的高斯滤波器,并利用交叉熵来度量目标和背景间的差异,结合贝叶斯判断理论,将这种类间差异性用原始图像中的像素点判决到目标和背景两类区域的后验概率之间的交叉熵的平均值来表示,通过最大化将像素点判决到不同区域的后验概率来获取最优的高低阈值。实验证明改进的算法具有很好的边缘检测效果。     

基于自适应权重的立体匹配优化算法

为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题,提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上,融合高斯差分图像差分信息,即左右图像高斯差分图的差分,重新定义其初始匹配代价,增加算法在视差不连续区域的鲁棒性,并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法,保证改进算法在低纹理区域的匹配性能,消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验,结果表明,该算法平均性能提升了15.05%,明显优于传统自适应权重匹配算法。     

一种基于图像检索的机器人自定位方法

针对单目视觉机器人的定位问题,提出了一种基于EM(expectation maximization algorithm)的混合高斯粒子滤波定位算法。采用高斯混合模型矢量量化的方法生成图像直方图,利用图像特征相似性度量方法对提取的图像直方图进行匹配,并将匹配的结果应用到粒子滤波定位中,实现了室内结构化环境下机器人的全局定位。仿真实验结果表明颜色特征提取方法和机器人定位方法的有效性。     

基于相关匹配及双模式模板更新的跟踪方法

运动目标被遮挡表现为一部分子块区域与模板的失配,从而影响目标跟踪效果;为解决该问题,提出了一种改进的相关跟踪方法和双模式模板更新策略;通过自适应阈值调整和分块相关运算对MCD算法进行改进,在遮挡发生时判别被遮挡子块,及时调整模板更新策略,由Kalman滤波结果与匹配结果的线性加权和得出目标最终位置;实验结果表明:该方法能有效抑制目标局部像素变化引起的跟踪漂移,且对遮挡具有一定的鲁棒性。     

新的强高斯噪声自适应滤波方法

为有效去除严重的高斯噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的自适应去噪方法。根据PCNN神经元的点火捕获特性,定位受强噪声污染的像素,并采用类中值滤波对强噪声点进行滤除;基于无连接脉冲耦合神经网络（PCNNNI）的点火时刻矩阵自适应选择滤波方法平滑弱噪声点。实验结果表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力。     

基于高斯加权和流形的高保真彩色图像降噪

针对用矢量法对彩色图像进行降噪处理,算法复杂度较高,无法达到实时处理的问题,提出了基于改进高斯加权和自适应流形的高保真彩色图像降噪方法。首先,将彩色图像用非局部均值算法得到高维数据,使用改进的高斯内核对彩色图像进行加权计算;然后,采用抛雪球方法处理这些高维数据,以高斯距离为权值,投影每个像素点的颜色到自适应流形;接着,对流形进行平滑降维,采用迭代法实现图像平滑;最后,收集流形中的平滑值,将平滑值对所有像素进行插值,得到降噪后的图像数据。实验证明,该方法对彩色图像进行降噪处理后,能够很好地保留原图像的细节,不会掺杂周围像素的颜色,算法处理速度较快,能够达到实时处理效果,降噪效果与原算法相比峰值信噪比(PSNR)提高近2.0dB,结构相似度提高了1百分点以上。     

抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法

为解决在光照不均匀情况下图像特征点提取算法表现效果不佳的问题,提出了一种改进的尺度不变特征转换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法抑制光照不均的影响。该方法在尺度空间构造中对输入的图像进行频域上的高斯高通滤波处理来滤除光照成分,并结合Top-hat变换弱化高斯滤波器参数选取难度,利用高斯卷积构建基于光照滤除与参数弱化的高斯差分金字塔,融合SIFT算法生成具有良好光照不变性的GT-SIFT描述子,进行特征点提取与匹配。实验结果表明,与传统算法相比改进算法在光照不均匀条件下具有更好的鲁棒性,图像特征点提取与匹配效果更好。     

基于SAGBA优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化现象,导致滤波精度不稳定。针对这个问题,利用融合了模拟退火高斯扰动的蝙蝠算法对粒子滤波进行优化改进。该算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节蝙蝠个体的频率、响度和脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以对全局搜索和局部搜索进行动态决策,从而提高蝙蝠个体整体的质量与合理的分布;融合的模拟退火高斯扰动策略可以增强算法跳出局部最优的能力。为了验证该算法的优化性能,将该算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比。实验结果表明该算法的滤波性能优于标准粒子滤波算法。