目标尺寸自适应压缩感知跟踪算法

压缩感知近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用,它对海量特征压缩降维,在贝叶斯分类器模型下能取得很好的分类效果,处理速度快,具有实时性。但尺寸固定不变的跟踪窗口不能有效跟踪存在明显尺度变化的目标。本文采用多尺度和级联分类器机制,选取最佳尺度下的窗口作为最终目标。实验结果表明,本算法不仅在目标形态变化、光线变化、多目标干扰、运动模糊等复杂场景下有较好跟踪效果,在目标尺度变化时也有较强鲁棒性。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

一种复杂背景下红外目标稳定跟踪算法

针对红外单目标在长期跟踪过程中的强背景干扰、遮挡、形变以及目标特征信息减弱等实际问题,提出了一种基于跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)框架的红外目标稳定跟踪方法.该方法在压缩跟踪算法(Compressive Tracking,CT)的基础上替换广义的类Harr特征为HOG特征,引入互补随机测量矩阵,优化纹理和灰度特征信息的权重,同时引入卡尔曼滤波器记录空间上下文位置信息,以解决CT算法和TLD算法在目标被遮挡时的跟踪失效和全局检索问题.基于TLD算法框架和改进CT算法相结合的红外图像跟踪算法有效地解决了遮挡和强干扰问题,提升了算法的跟踪准确性和长期跟踪稳定性.实验结果表明,本文提出的算法在红外地面环境中能较好地实时稳定跟踪并保持良好的准确性和鲁棒性.     

一种新颖高效的红外动态场景多目标检测跟踪算法

为了实现在复杂背景条件下对动态视频红外多目标进行稳健的检测与跟踪,提出了一种新颖鲁棒的运动多目标的检测与跟踪算法.首先对相邻红外图像进行匹配校准,利用图像累积差异图检测出运动的目标.为了达到实时高效的检测效果,提出了网格采样策略,大大降低了特征点的匹配复杂度并解决了特征点非均匀集中的问题.同时采用强度滤波和形态学操作等算法提升了目标的显著性特性,滤除了虚假目标;由于红外热像仪视场的变化,目标的尺度将发生变化,在检测到目标的基础上提出了尺度计算与区域检测算法;最后采取了传统的卡尔曼滤波对检测到的目标进行跟踪.实验结果表明,本文算法能够准确地检测动态场景下运动目标,并在目标尺度变化时自适应的检测出目标的变化,同时稳定地跟踪目标.     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题, 提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法, 建立一种自适应红外目标模型, 以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明, 该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标, 且实时性强, 准确率高, 鲁棒性好。     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题,提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法,建立一种自适应红外目标模型,以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明,该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标,且实时性强,准确率高,鲁棒性好。     

一种基于红外图像的小目标跟踪置前检测算法

为在低信噪比、强杂波的环境下提取目标，人们提出了跟踪置前检测(TbD)的小目标检测方法。讨论了红外图像杂波剔除和用最优非线性滤波器跟踪置前检测的算法，给出了算法模型和基本步骤，利用这种算法可有效地进行杂波抑制和对小目标跟踪置前检测。     

一种新的红外目标跟踪算法

给出了一种基于独立分量分析的红外目标跟踪新算法.在红外序列图像的第一帧中,依据目标的尺寸和大概位置选择目标区域,进行独立分量分析得到目标矩阵.在后序图像中选取跟踪区域,将其在独立分量上投影得到跟踪矩阵.利用实际目标区域所得跟踪矩阵和目标矩阵的夹角最小这一特点,进行目标跟踪,在目标被遮挡、形状变化和背景发生变化等复杂环境下取得了较好的跟踪效果,与传统方法比较,有较好的适应性.     

一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法

对于传统雷达系统,目标检测和目标跟踪通常被看作是两个独立的过程。然而,在跟踪阶段,可以获得目标位置信息(跟踪信息),将该信息反馈至目标检测器将有助于提升检测性能。为此,该文提出一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法。首先根据目标跟踪信息和目标运动模型,建立预测波门;然后按照给定的航迹虚警概率,计算帧虚警概率,即预测波门内至少出现一个虚警的概率;最终根据帧虚警概率调整预测波门内的检测门限,完成目标检测过程。仿真实验表明,该算法可以大大提高目标检测概率,推远目标跟踪距离,同时也可以保证目标突然消失时航迹能够以较高的概率结束。     

红外目标检测的自适应背景感知算法

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提,其性能指标将直接决定系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径.本文在重点论述几种常用背景估计方法的基础上,提出了形态滤波的优化改进算法.理论分析和实验测试表明:该算法简化了形态变换关系,优化了结构元构型,促进了滤波质量和运算速度的双向提高;既保持了形态滤波有效保护信号特性的操作特点,又改善了原算法对杂波起伏不够敏感的固有缺陷,使其自适应背景感知能力更强;算法简洁紧凑,操作效率高;对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力.     

基于模糊逻辑的改进自适应IMM跟踪算法

交互式多模型算法（IMM）和基于模糊控制的交互多模型算法（FIMM）是实际中常用的目标跟踪算法,然而其模型集合固定,当需要大量模型覆盖目标机动时,会导致计算量激增,且过多模型可能带来不必要的模型竞争,降低跟踪性能。针对这一缺陷,提出了一种基于模糊控制的改进自适应IMM算法（FAIMM）,采用一种模型概率的非线性映射处理方法实时筛选模型子集,剔除无用模型,增加有用模型的权重,并通过模糊推理机制自动调整过程噪声水平,使得算法对不同的目标机动模式具有更强的自适应能力。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于IMM算法以及FIMM算法,能够更好地匹配目标的机动模式。      

一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法

与传统生物雷达相比,MIMO雷达能获取人体目标的方位向信息,具有明显优势。为了降低人体目标运动以及近场环境杂波带来的干扰,提出了一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法。首先引入图像形态学的方法对雷达成像结果进行杂波预处理,其次采用改进的自适应门限方法进行目标检测,最后采用航迹关联方法得到目标运动的准确轨迹,并依据目标位置反馈调整检测门限,从而实现人体目标的动态检测跟踪。实测数据表明,该方法能有效滤除杂波干扰,且具备良好的跟踪连续性。      

基于形态重构与跟踪的红外小目标检测算法

 结合形态学预处理与基于核密度估计的跟踪,提出了一种新的前视红外小目标检测算法:改进形态重构开Top-Hat算子,解决了原算子对前视红外图像预处理时高亮度背景有残留的问题;先融合初始多帧图像,采用阈值法检测出候选目标,提高检测率,再对候选目标进行跟踪,利用目标运动的连续性,检测出真实目标;引入伪透视运动模型对传感器全局运动进行补偿,避免了由图像抖动导致的真实目标跟踪失败,误当作伪目标去除.仿真实验效果较好.     

基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪

将粒子滤波算法引入到红外小目标的检测跟踪领域,为解决重要性函数选择和粒子退化问题,结合蚁群搜索算法与粒子群优化算法改进标准的粒子滤波.改进后的粒子滤波能有效减少粒子数,降低运算量,避免了粒子迁移线性化,且无需重采样.分析论证了该算法的基本原理,着重叙述了粒子迁移的过程.通过跟踪实拍红外图像以及仿真图像验证,表明该算法能够成功跟踪信噪比低,背景复杂,运动非线性强的红外小目标,对目标消失、遮挡情况也有一定的适应能力.     

针对临近空间目标跟踪的自适应AMCKF算法

临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时,提出了一种实时辨识容积卡尔曼滤波衰减因子的方法,达到自适应跟踪的目的。仿真结果表明:衰减记忆容积卡尔曼滤波算法能够很好地解决模型失配问题,自适应算法实时对衰减因子赋值,避免了衰减因子取值的困难,可以达到更好的跟踪效果。     

自适应转弯模型的机动目标跟踪算法

给出了一种利用白适应转弯速率模型的IMM跟踪算法，可以用于机动目标的跟踪中。每一步通过交互输出的速度和加速度的估计值来计算转弯速率，它的大小等于加速度和速度的比值。本文中对提出的白适应算法和其他两种IMM算法进行了比较。     

红外目标探测的混合编程算法研究

文章提出一种利用成熟算法实现工具并辅以高级语言开发平台,进行红外目标探测的方法.该方法在VC++语言平台上,利用Matlab提供的最新编译器,将Matlab的m文件编译成VC++语言可调用的动态链接库文件,从而实现红外目标探测的混合编程.该方法不仅可以降低程序开发难度,同时可以缩短开发周期.文章给出了一个利用VC++和Matlab进行红外目标探测的混合编程实例.