基于自适应多特征融合的均值迁移红外目标跟踪

针对采用单一特征跟踪鲁棒性不高的问题,该文提出一种自适应多特征融合均值迁移红外目标跟踪算法。为了增强对目标的表征能力,对局部均值对比度算法进行改进,利用局部均值对比度和灰度特征表征目标。在特征融合中引入特征不确定度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高均值迁移算法的鲁棒性。为了进一步提高对尺度变化目标的跟踪性能,采取尺度算子更新跟踪窗的大小。实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于模型互更新的多模图像融合跟踪算法

针对复杂环境下引起的目标失跟问题,提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为"中心-周围"分类的思想,首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征,然后采用Boosting算法训练得到跟踪模型。基于分类结果计算像素点的置信度,采用决策级融合方法得到似然图像,通过均值漂移算法估计目标位置。最后在Co-Training框架下结合目标跟踪结果进行模型的互更新。实验结果表明,该算法提高了跟踪的鲁棒性,有效利用了多模图像的信息。     

基于EM的红外扩展目标鲁棒自动跟踪方法

针对红外视频图像的特点,提出了一种基于期望最大化算法的红外扩展目标鲁棒自动跟踪方法.首先利用局部Top-Hat形态学滤波进行背景抑制和去噪,并通过平台直方图技术突出跟踪区域的红外目标灰度信,g-;然后以考虑了像素空间位置信息的高斯加权直方图建立目标的灰度特征模板;最后通过期望最大化迭代计算来估计出各密度分布的最大似然函数的参数集,并由此确定跟踪目标的位置和形状尺寸.实验表明,该方法不仅实现了跟踪窗口随目标尺寸的自适应变化,而且有效克服了红外图像信噪比低的缺点,提高了红外目标实时跟踪的稳健性.     

基于增量学习的红外目标粒子滤波跟踪方法

针对红外图像序列中目标与背景的对比度低、灰度特征易受噪声影响等特点,提出了一种基于增量学习目标表观模型和粒子滤波的红外目标跟踪方法。通过在线学习机制,利用增量奇异值分解算法对图像特征空间的基向量进行准确更新,从而建立红外目标的鲁棒表观模型。在此基础上,采用粒子滤波对目标状态进行有效预测,实现了红外目标的有效跟踪。实验结果表明,该方法能有效、准确地跟踪红外图像序列中的运动目标。     

海天背景下红外舰船自动目标识别算法

海天背景下红外舰船目标的自动识别是武器跟踪导引的重要内容。针对低信噪比和低对比度的红外图像,首先采取均值平滑滤波和指数增强对红外图像进行预处理,然后在So-bel算子检测梯度的基础上,采用最小二乘迭代拟合出海天线。通过区域生长与合并分割图像,提取出表征舰船目标的典型形状与灰度特征,并进行加权融合以实现对潜在目标的自动识别。实验结果表明该算法能以较高准确率实时识别出舰船目标。     

一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法

均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法．在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法．但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健．为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案．同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间．实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的．     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区

针对海天背景下红外舰船图像目标与背景对比度低,图像边缘模糊的特点,提出了一种红外图像舰船目标潜在区的提取算法.算法对图像进行了预处理和频域增强,在海天线附近区域进行多级分割融合以提取目标潜在区.实验结果表明,对于海天背景红外图像,采用该算法能够克服传统分割方法中单一阈值不好选取的问题.多级分割融合的结果能够覆盖目标区域,为后续的目标识别和跟踪奠定了良好的基础.     

一种适用于非高斯杂波背景的DP-TBD算法

针对动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法在非高斯杂波背景、起伏目标条件下检测和跟踪性能差的问题,将粒子滤波引入动态规划的似然比阶段指标函数计算中,利用粒子权值的均值表征目标存在假设下的似然函数,导出似然比指标函数模型,进而给出了一种适用于非高斯杂波背景和起伏目标的最大似然DP-TBD算法。应用文中算法在对数-正态杂波、Swerling起伏模型条件下,对目标的检测跟踪性能进行了仿真,并与两种传统的DP-TBD算法进行比较,验证了该算法的有效性。     

采用尺度空间特征点匹配的红外目标跟踪

针对红外图像信噪比低,对比度不高,目标跟踪困难等复杂情况,提出了一种基于尺度空间特征点匹配的红外目标跟踪算法.设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及连续帧目标区域双向配准的办法,前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,以后者特征点集质心坐标去建立目标跟踪搜索窗,完成在视觉效果差的背景下的红外目...     

在线自适应选择子空间的红外目标跟踪方法

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。     

一种改进的Camshift视频目标跟踪算法

鉴于连续自适应均值漂移(Camshift)算法在光照变化,相似背景颜色干扰及目标遮挡时鲁棒性不高,易造成跟踪错误等问题,提出了一种联合多特征和最大类间方差法的视频运动目标跟踪算法。该算法将色度直方图、梯度方向直方图和LBP纹理特征进行巧妙的融合,构建了一种高效的联合直方图目标外观特征模型,并在Camshift算法中嵌入最大类间方差法,增强目标和背景的区分度。不同场景的视频跟踪结果表明,改进算法有效克服了传统Camshift算法应对光照变化、颜色干扰和目标遮挡的缺点,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。     

一种基于特征融合的运动目标跟踪算法

联合目标的灰度特征空间和梯度特征空间,构造了由目标的灰度加权直方图和梯度加权直方图联合表示的目标模型,利用均值平移算法在当前帧中迭代搜索目标位置.实验表明,该方法对于目标和背景灰度相似以及目标被部分遮挡时的跟踪是有效和稳健的.     

带宽自适应均值偏移红外目标跟踪

提出一种多特征融合和带宽自适应均值偏移跟踪算法。基于M-估计器建立位置和带宽关于完整参数型带宽矩阵的迭代更新公式。分析权值图像的本质,基于灰度和局部标准差建立融合权值图像。通过先前目标模板模型和确定的目标模型的平均值生成当前目标模板模型。在位置向量的迭代公式中,采用扩大的带宽矩阵,确保定位精度。为防止由于背景杂波导致带宽膨胀或者由于目标自我相似导致带宽收缩,引入规范准则。跟踪的视觉结果和评估尺度表明,提出的跟踪算法相比于另外三种尺度自适应均值偏跟踪算法,具有最好的性能。     

Infrared target tracking based on multi-feature fusion under motion platform

In order to realize infi＇ared target tracking accurately under motion platform, and make up for the shortcoming of the nuclear density estimation based on gradation feature, an adaptive kalman-mean shift algorithm based on multi-feature fusion is proposed. The target model based on edge-gradation feature fusion is applied in the mean shift algorithm. The starting position at present of an infrared target is predicted by a kaiman filter, and then a scale updating item of tracking window is appended based on the relationship between mutual information and the object scale. Then the moving object, especially the object with a variable scale, is adaptively tracked under motion platform. Experimental results demonstrate that the adaptability of mean shift algorithm is enhanced by the improved scheme, which can be applied in the process of long time tracking for the object with a variable scale.     

Mean-Shift Object Tracking with Discrete and Real AdaBoost Techniques

An online mean-shift object tracking algorithm, which consists of a learning stage and an estimation stage, is proposed in this work. The learning stage selects the features for tracking, and the estimation stage composes a likelihood image and applies the mean shift algorithm to it to track an object. The tracking performance depends on the quality of the likelihood image. We propose two schemes to generate and integrate likelihood images: one based on the discrete AdaBoost (DAB) and the other based on the real AdaBoost (RAB). The DAB scheme uses tuned feature values, whereas RAB estimates class probabilities, to select the features and generate the likelihood images. Experiment results show that the proposed algorithm provides more accurate and reliable tracking results than the conventional mean shift tracking algorithms.     

基于多特征自适应融合的均值迁移目标跟踪算法

针对复杂环境下,均值迁移算法只使用 颜色特征跟踪目标鲁棒性差的问题,提出一种多特征自适应融合的MS目标跟踪算法。算法在 跟踪场景的动态变化过程中,通过选择对目标和背景区分能 力强的特征描述目标,建立多特征 融合目标模型,并设置特征重要性权值。给出了多特征融合目标定位公式。通过 动态评估不同特征在不同跟踪场 景中的可靠性,对特征权值进行动态更新以及多特征自适应融合。依据不同特征的权值给出 一种选择性模板更新机制,以减 轻目标模型的漂移。实验结果表明,提出的算法在复杂场景下,具有更高的鲁棒性和跟踪效 率。     

一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性.     

引入显著特征空间的抗遮挡红外目标跟踪

针对红外目标跟踪过程中目标纹理信息缺乏,与背景灰度呈现强耦合性,特别是在遮挡情况下目标特征信息链断裂,特征信息无法延续的实际跟踪问题,提出了基于显著特征空间的抗遮挡跟踪算法。首先通过分析红外目标特性,利用多尺度显著性、对比度和信息熵等信息生成显著特征向量空间,结合超像素特征距离和空间距离对区域进行聚类融合,突出目标区域,生成显著图。然后融合显著区域和原图,生成多个目标候选区作为跟踪算法输入。最后通过目标的空间分布场矩阵对全局的候选区域进行匹配,同时建立遮挡检测机制,基于显著区连通区变化和特征相似度变化曲线对遮挡的起始进行判断,结合遮挡判定设置模型更新策略。在不同红外测试集上的实验结果表明:所提算法在遮挡情况下也能达到较好的跟踪效果,有效增强了跟踪算法的鲁棒性。     

基于颜色和边缘特征的均值迁移目标跟踪算法

综合颜色特征对旋转、变形不敏感和边缘特征对光照、颜色不敏感的优点,提出了一种基于颜色和边缘特征的均值迁移目标跟踪算法,提高了跟踪算法的鲁棒性。利用加权求和的方法获得联合特征的Bhattacharyya系数,以此作为衡量目标模型与候选目标相似程度的依据。实验结果表明,在光照变化时,本文算法的跟踪误差大约是基于颜色特征的均...