一种基于跟踪微分器的机动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪微分器（TD）的目标跟踪算法，该算法由跟踪微分器和序贯相似性匹配算法（SSDA）组成。假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知，使用跟踪微分器，可以预测出目标在下一帧图像中的位置，然后再使用SSDA算法，在预测位置的邻域内进行搜索，从而获得目标的准确位置。仿真实验证明基于跟踪微分器的模板匹配算法减少了搜索位置，提高了算法的效率，同时也克服了传统的卡尔曼滤波需要目标运动模型已知的缺点。     

红外图像弱小点目标检测技术研究

针对低信噪比、背景和噪声干扰严重的红外图像中运动点目标的检测问题,提出了一种背景预测和目标轨迹搜索相结合的高效检测算法。该算法首先对序列图像进行高通滤波,然后对滤波后的图像进行背景预测,将原图像与背景预测图像相减获得残差图像,依据图像阀值分离出少量的候选目标点,再将含有候选目标的序列残差图像经过最大合并算法形成组合帧图像,最后利用目标运动的连续性和一致性在组合帧图像中搜索目标运动轨迹。     

基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法

研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,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.结合两种算法的优点,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能.     

基于图像行相关空中目标实时检测算法

针对复杂背景中弱小目标的侦测问题,提出一种弱小目标去背景检测的新方法。通过对图像做灰度反转,根据图像相邻行之间的相关性做去除背景的预处理,并计算图像中灰度值最大的像素点,得到目标的位置坐标,并对实拍的空中弱小目标视频图像进行实验验证。实拍的视频图像证明：该方法可对弱小目标进行检测,且检测速度快、抗噪声干扰性能强。     

改进全卷积孪生网络红外空中小目标跟踪算法

针对红外成像制导导弹对空中小目标跟踪过程中面临的背景杂波干扰、遮挡等实际问题,提出了一种改进全卷积孪生网络(SiamFC)红外空中小目标跟踪算法。该算法在全卷积孪生网络的基础上,通过深度特征响应图的平均峰值相关能量和最大峰值判断目标跟踪状态。当发生背景杂波干扰时,使用深度特征响应值联合局部对比度的判别方法来选取目标。当发生遮挡时,通过卡尔曼滤波预测目标位置。相较于基准算法SiamFC,改进算法在红外空中弱小目标数据集上测试,跟踪成功率和精确度分别提高33.4%与21.9%。实验结果表明,所提算法能够适应复杂多样的红外空中场景,实现对红外空中小目标有效且稳定的实时跟踪。     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,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.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.     

基于视频的装甲车和飞机检测跟踪及轨迹预测算法

针对当前视频目标跟踪算法跟踪多目标容易跟丢的问题,以视频中的装甲车、飞机为研究对象,研究一种改进跟踪学习检测(TLD)的视频多目标检测跟踪算法.对于跟丢的目标,利用Kalman滤波算法的预测功能跟踪视频中典型目标的轨迹,并采用Kalman滤波算法跟踪的轨迹来弥补TLD算法丢失的部分,从而获得视频中典型目标的完整轨迹,以...     

前视红外目标的鲁棒分层跟踪算法

针对前视红外序列图像中目标与背景对比度低、灰度级动态范围小以及目标边缘模糊的特点,提出了一种基于均值漂移和特征匹配的红外目标鲁棒分层跟踪算法。首先利用均值漂移算法来快速搜索局部最优候选目标。然后,通过特征匹配对跟踪误差进行有效修正。采用Harris算子对模板目标与候选目标进行特征点提取,利用改进的Hausdorff测度对特征点进行有效的匹配度量,最终实现红外目标的精确定位。实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标。     

空地导弹红外导引头末制导技术

描述了以红外导引头为基础的空地导弹末制导的新方法。目的是打击在三维景像模型中预先选择的建筑物。提出的算法分为两步：捕获和跟踪。捕获包括在第一个成像中估算目标位置,再估算导弹位置。第二步是沿序列图像对目标的跟踪,通过一幅图像之前的图像预测目标位置进行。管理组件通过在背景中进行某些识别并保证识别与跟踪之间的相干来检验跟踪的正确性。所有运算(分割、导弹位置运算、捕获、目标预测、相关)都是实时的。     

基于最小二乘支持向量机时域背景预测的红外弱小目标检测

针对信噪比较低时,如何有效地抑制自然背景对目标检测的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)时域背景预测的红外弱小目标检测方法。首先针对前几帧图像中对应同一位置像素点的灰度值序列,利用参数经粒子群优化的最小二乘支持向量机进行函数拟合,并据此预测下一帧图像在该位置处像素点的灰度值;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像,利用基于二维Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取快速算法进行分割,并根据小目标运动的连续性和轨迹的一致性进一步分离噪声和小目标。文中给出了实验结果及分析,并与现有的检测红外小目标的空域和时域背景预测算法进行了比较。结果表明所提出的算法具有更高的检测概率,明显优于已有的基于背景预测的红外小目标检测算法。     

红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究

根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法．实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割．以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位，分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响．研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机．定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后，以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真，结果表明本文的算法是可行和有效的。     

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升,提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹,计算出目标当前预估点;将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块;按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索,得到每个宏块的最佳运动矢量;取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点;判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系,决定是否进行精匹配结束搜索,或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明,该方法比基于全搜索的归一化积相关( NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。     

基于自修复能力的跟踪过程优化

针对现有跟踪预测算法很少具有针对跟踪错误的自修复能力,给出了一种目标跟踪预测过程中的检错和纠错机制,并完善形成了一个具有自修复能力的目标跟踪预测过程。仿真结果表明,提出的纠错机制能够有效检测并修复目标跟踪预测中的常见错误。     

红外目标图像的复合特征跟踪算法

红外目标图像跟踪系统中应用单一特征跟踪算法,易造成跟踪点漂移和目标丢失。提出目标图像的复合特征跟踪算法,综合利用目标图像的灰度特征和点特征,联合灰度特征的易用性和点特征的空间不变性,分别克服单一特征易受光照、噪声干扰,以及实时性较差等方面的不足。提出了复合特征联合匹配的算法流程和权值分配策略,通过仿真试验对比三种方法的目标跟踪性能,证明了该算法的有效性。     

红外成像制导末端局部图像识别跟踪研究

针对红外成像制导末端目标图像充满导引头视场影响目标识别跟踪的问题,提出一种红外成像制导末端局部图像识别跟踪的方法。分析了红外成像制导原理;选取了高亮区比例、灰度标准偏差、长宽比、紧凑度和复杂度等5个特征量作为特征提取和目标识别的依据,提出适合导弹的目标快速识别算法;通过计算红外成像制导末端目标图像,在导引头焦平面上的投影面积的变化情况,分析了弹目距离与相对速度对目标图像变化情况的影响,研究了形心跟踪到局部图像跟踪的转换时机。综合考虑了可靠性和实时性要求,选取飞机机头作为局部图形跟踪的跟踪点;搭建红外成像制导仿真场景,对所提出的方法进行仿真分析。仿真结果表明：该方法能够有效地识别图像中的目标,减小红外成像导引头跟踪盲区,实现红外成像制导末端的平稳跟踪。     

红外目标测量图像高精度定位方法

为解决红外目标图像定位算法易受干扰而影响定位精度的问题,根据红外目标测量图像的灰度分布特性,依据测量目标定位的要求,利用红外目标图像中每层灰度质心位置恒定的特点,提出了一种基于多质心的红外目标图像高精度定位方法.通过对每层灰度质心的聚类处理,成功地避开了测量图像噪声及背景灰度非均衡的影响,有效地提高了质心算法的定位精度.实验结果表明:该方法定位精度高,抗噪声能力强,算法效率高,易于实现,已在实际图像测量中得到充分应用.     

基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法

弹载红外成像系统随弹体作高速旋转运动时,在曝光时间内获取的图像存在严重旋转模糊问题,给后续的目标识别与图像跟踪造成极大困扰。针对此问题,提出了一种基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法。该算法通过使用自适应梯度先验的正则化项,对从图像中沿旋转模糊路径提取的一维向量在频域内进行反卷积运算。同时针对使用Bresenham算法提取像素方法产生的空穴点问题,设计了一种查表决策的自适应中值滤波算法。仿真实验结果表明,相对于改进的维纳滤波、约束最小二乘滤波、梯度加载滤波,该算法能有效地适应低信噪比干扰环境,具有较强的噪声抑制和削弱振铃效应的能力。     

基于多特征直方图的红外图像目标跟踪

根据红外图像的特点,采用单一颜色难以描述复杂的跟踪环境,尤其是目标周围有相似亮度的背景干扰时,会造成跟踪失败.针对该问题,提出在MS跟踪理论框架下将颜色特征和梯度特征联合起来描述目标.实验表明:该方法能准确地跟踪海上红外运动目标.     

状态自适应无迹卡尔曼滤波算法及其在水下机动目标跟踪中的应用

为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波（UKF）跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明：该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。