共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种基于人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。 相似文献
3.
4.
5.
传统基于子空间的目标跟踪方法以能量大小为准则建立子空间,没有考虑目标与背景之间的鉴别性,当两者间存在近似外观分布时将降低跟踪系统的性能。考虑到红外图像信噪比、对比度不高等特点,提出了一种以评估目标与背景间可区分能力为基础的子空间选择方法,并将该方法有效嵌入到粒子滤波跟踪框架下实现对红外目标的鲁棒跟踪。首先利用采样粒子分布以及当前目标状态,综合衡量粒子与目标间的特征分布差异和粒子逼近目标的程度来评估不同子空间的鉴别性,然后选择鉴别性最优的子空间作为下帧的跟踪子空间,从而实现对红外目标进行子空间自适应选择的鲁棒跟踪。对多个复杂场景下的目标跟踪实验表明所提出的算法要优于传统基于增量子空间学习的跟踪算法。 相似文献
6.
7.
空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实 相似文献
8.
基于多特征相关滤波的红外目标跟踪 总被引:2,自引:2,他引:0
为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。 相似文献
9.
针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。 相似文献
10.
11.
复杂地面场景下的红外目标易受背景影响并经常出现遮挡情况,难以简单地依靠亮度或梯度信息检测并跟踪目标。根据复杂背景下红外运动目标与背景的速度场差异,提出了利用光流对目标进行跟踪的算法。首先对图像进行配准,保证在随动跟踪时背景的相对静止;然后在目标的跟踪波门内计算改进的Horn-Schunck 光流;最后根据目标的光流特征,优化粒子滤波算法中粒子的转移概率,实现对目标的稳健跟踪。实验结果表明,该跟踪算法能对复杂地面场景下的红外运动目标持续跟踪,并不受目标被短时遮挡的影响。 相似文献
12.
13.
在视频分析处理领域中,特别是在视频监控领域,目标跟踪正在受到越来越多的关注。由于在实际应用中,利用运动摄像机拍摄的视频中,会造成背景的运动和目标尺寸的变化,即使是在固定摄像机拍摄的视频中,也会由于背景环境的复杂,造成目标的丢失和干扰。针对这一问题,为了改善在复杂场景下的目标跟踪效果,提出了结合梯度方向直方图(HOG)和粒子滤波的目标跟踪算法。此方法是通过在传统粒子滤波算法的算法框架下,增加目标跟踪的特征,提高了跟踪的鲁棒性,并根据检测结果确定目标。实验仿真表明,与传统单一特征的粒子滤波算法相比,文中的算法更能准确有效地跟踪复杂背景下的动态目标。 相似文献
14.
针对粒子滤波重采样中粒子贫化问题,采用了权值选择的优化方法,对每个粒子的权值进行排序,选取其中权值较大的粒子参与跟踪估计,使权值较小的粒子有机会参与下一状态的估计,保证参与状态估计的大部分粒子具有多样性,有效克服粒子贫化现象。为了进一步提高跟踪性能,根据红外目标成像特点,融合目标梯度特征和灰度特征建立观测模型,并根据置信度实时调整每个特征对跟踪结果的影响,且自适应更新模板。经仿真验证,红外目标在复杂背景或遇到遮挡情况下,该算法能够精确鲁棒地跟踪目标。 相似文献
15.
采用粒子滤波的先跟踪后检测算法 总被引:1,自引:1,他引:1
先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题.与传统的先检测后跟踪方法相比,它的优点在于可完整传感器数据,随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能,特别是检测与跟踪弱小目标.同时与传统的跟踪算法相比,先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多,适合于跟踪低信噪比的弱小目标.探讨了先跟踪后检测问题的两个方面:滤波和检测.为了检测目标的出现与消失,在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在.对于非线性、非高斯的跟踪问题,使用粒子滤波器跟踪弱小目标,基于粒子滤波器的权值实现最优检测器.给出粒子滤波器的TBD算法的理论推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测与跟踪低信噪比的目标. 相似文献
16.
为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波( MMPF)相结合的检测前跟踪( APF-MMPF)算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。 相似文献
17.
18.
为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波(MMPF)相结合的检测前跟踪(APF-MMPF)算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。 相似文献
19.