红外图像中快速小目标的均值移位跟踪

为了增强红外图像中快速小目标跟踪的稳健性,提出基于隶属度加权核直方图目标表征模型的改进均值移位跟踪算法．首先分析原始均值移位算法跟踪快速小目标的局部背景干扰问题,融合背景信息提出隶属度加权核直方图目标表征模型．该模型能够提高对于目标的表征能力,抑制局部背景干扰．然后,以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导出基于该模型的移位向量,能够有效实现目标的移位跟踪．移位过程中,目标隶属度大的灰度具有高移位权重,反之具有低移位权重．最后,应用模型更新方法克服局部背景的时变性,进一步提高目标跟踪的鲁棒性．实验结果表明,该算法对于红外图像中的快速小目标的具有稳健的跟踪性能．     

改进的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。     

一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。     

复杂背景成像条件下运动点目标的轨迹提取

为改进空间目标天基实时监视能力,研究了美国在空间中段实验卫星上搭载的对空间目标进行在轨检测与跟踪的信号处理器的工作方案.针对该处理器在目标运动轨迹提取阶段采用的先二元速度滤波再能量累积判决的“筛选-确认”解决方案,提出了两点改进方法:一是在“筛选”阶段增加运动速度约束条件,二是在“确认”阶段增加样本均差约束条件,使其在降低虚警概率的同时提高检测概率,从而普遍适用于复杂背景成像条件下运动点目标轨迹的提取.最后,利用实际获取的云层背景图像数据库仿真生成了包含多运动目标的时序图像序列,并以此作为输入信号源分析比较了原算法与改进算法的性能差异.仿真实验结果表明:改进算法在二元速度滤波后候选条痕减少到原算法的50％以下,处理器运行时钟周期数从8.0×106次降低到7.1×106次;最终检测结果显示,改进算法判决门限的合理取值范围增加到20左右,可以实现对多运动目标的实时检测.     

基于三维噪声统计特性异常的盲元检测与分类

根据对盲元特性的分析,提出将三维噪声模型中的固定图形噪声与随机时空噪声作为盲元检测的数据源,在像素等级上构建形成特征向量.建立特征向量的独立二元正态分布统计模型,将盲元看作是游离于正态分布等概率密度椭圆之外的异常点.以特征空间中的统计距离与特征空间角作为异常点检测的统计判据,并分类死元、过热像元与闪烁像元.将该算法应用于实际制冷型红外焦平面的盲元检测,实验结果证明了该算法的有效性.