多特征联合匹配的目标图像稳定跟踪算法

针对图像制导目标跟踪系统中应用单一特征跟踪算法,由于特征不稳定而造成的跟踪点漂移,甚至目标丢失等问题,提出多特征联合匹配的目标图像复合跟踪方法.分析了分别单独使用灰度特征或者点特征进行目标跟踪存在的问题;通过归纳常用的目标跟踪算法与特征类型的对应关系,依据经验给出了几种多特征组合方案;以灰度特征和点特征作为多特征联合匹...     

多特征提取的红外和可见光目标跟踪方法

针对复杂背景下采用单一图像特征跟踪稳定性差的问题,提出了一种基于多个特征提取的红外和可见光图像目标跟踪方法.该方法提取红外图像的灰度特征和可见光图像的颜色、纹理特征,给出了采用核函数量化的直方图描述的多特征目标模型,结合均值漂移跟踪框架,给出了一种根据相似性度量进行自适应融合定位目标的方法,并给出了一种选择性的目标模板...     

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.     

一种基于粒子滤波的改进红外目标跟踪算法

针对传统红外目标粒子滤波跟踪中仅利用目标灰度信息可能导致目标分辨能力不高的问题,构建了基于位置和灰度的联合时空灰度模型,提出了一种基于联合时空直方图的粒子滤波目标跟踪算法,实验表明:在复杂背景下,该算法能够实现对红外目标稳健的跟踪。     

海天背景下红外舰船目标实时跟踪算法研究

针对海天背景下的红外舰船图像对比度低、船载摄像机上下抖动剧烈的特点,文中提出了均值移位(mean-shift)和海天线检测相结合的红外目标实时跟踪算法.首先通过水平投影方法提取每帧图像的海天线,然后由相邻帧海天线的高度差设定每帧图像跟踪起始点,将目标的灰度和梯度信息进行加权来描述目标特征,利用mean-shift算法进行目标跟踪.实验结果表明,文中算法能够准确跟踪上下运动剧烈的红外舰船目标,跟踪速度达到12 fps.     

红外/毫米波雷达双模导引末状态的目标跟踪算法

红外/毫米波雷达双模导引末状态的目标跟踪算法基于目标形心估计法.即在复合跟踪的基础上先进行空间配准,再建立跟踪窗口,然后在窗口内逐场或逐帧计算出目标图像形心坐标相对于窗口中心的偏离量,并实时输送给复合导引头数据融合跟踪系统.该算法包括图像输入、选择灰度门限并确定跟踪窗口、计算质心及求得质心加权平均、窗口中心的自适应调整、判断递推过程中止条件等步骤.     

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。     

基于两步位操作匹配的实时目标识别跟踪算法

针对视频图像,提出了一种两步二进制位操作的目标识别跟踪算法。该算法基于改进的二进制鲁棒角点算法(BRISK),对特征描述符建立方法及匹配算法进行了改进:提出了采样点对选择策略和幅值-旋转两级描述符的建立方法;在特征点匹配阶段,提出"移位"结合"异或"的两步位操作特征匹配算法,并通过部分匹配及检测汉明重量阈值的方式进一步加快算法执行速度。实验结果表明,该改进方法具有较快的运算速度,目标平均跟踪速度达到80fps以上,且内存需求量小,更好的满足了视频图像目标实时识别跟踪的应用要求。     

基于距离信息的Mean-Shift跟踪算法

针对图像制导目标跟踪系统在跟踪过程中,成像视角和距离的变化带来的跟踪漂移问题,提出了利用距离信息动态更改Mean-Shift算法跟踪窗口尺度的算法。依据初始跟踪时选定的目标模板,建立目标的灰度特征模型,确定初始跟踪窗口尺度;在跟踪过程中依据距离信息来动态更新跟踪窗口尺度,保证在跟踪系统逐渐接近目标的过程中跟踪窗口能够完全包括或者绝大部分包含目标;在每一帧跟踪收敛后利用Bhattacharyya相关系数对目标模板进行非线性更新。以Vega产生的模拟飞行视频数据进行了算法仿真,结果表明：该算法能够适应目标不断膨胀的情况,在很大程度上降低跟踪漂移。     

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.     

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。     

滑动置信度约束的红外弱小目标跟踪算法研究

为了提高红外视频弱小目标的跟踪精度,提出了滑动置信度约束的弱小目标跟踪方法。在快速自适应中值滤波的红外图像背景抑制技术的基础上,设计了正交变换和置信域约束的轨迹预测,利用加权参数增强目标函数的收敛性能,提高下一位置初的预测准确度;通过轨迹相邻点的位置差计算搜索窗口的大小,搜索与之相匹配的特征点进行关联处理,完成对初预测点的筛选;以滑动轨迹置信度检验为准则判决轨迹的真实性,并进行目标轨迹更新以实现对弱小目标的准确跟踪。通过红外弱小目标视频对所提算法进行了实验验证,结果表明,该算法对红外弱小目标的跟踪轨迹误差有较小的均方偏差与均方差,在噪声消除和对图像整体信息保护方面都具有良好的性能。     

终端红外图像制导信息处理技术研究

弹道终端目标图像充满视场时的跟踪点选择和继续跟踪能力是第四代先进空空导弹必须具备的性能.文中分析了弹道终端导引头图像跟踪过程,建立了图像探测器投影成像模型,研究了红外成像制导型空空导弹弹道终端目标图像的变化规律、弹目距离和相对速度对目标图像变化情况的影响及中段形心跟踪模式与末端局部图像跟踪模式的转换时机,提出了一种有利于减小成像导引头跟踪盲区、提高起爆控制精度的局部图像跟踪算法,该算法通过对机头部位的识别来确定局部图像跟踪点,并估算目标易损部位,从而为实现最优起爆控制奠定了基础.最后,对文中提出的算法用实际红外图像进行了仿真,其结果表明该算法是可行和有效的.     

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。     

基于特征贡献度的Mean Shift 目标跟踪

为有效提高Mean Shift算法的模板匹配精确度,采用基于特征贡献度的Mean Shift目标跟踪方法,对不同贡献度的特征向量赋予不同的权重,以彰显目标特征、抑制背景因素.分别介绍传统Mean Shift目标跟踪算法和基于特征贡献度的Mean Shift算法,并针对多组视频进行实验验证与分析.结果表明:改进后的Mean Shift算法不仅能提高跟踪精度、提升系统的鲁棒性,而且对640 pixel×480 pixel大小的视频处理平均帧速度为22 frames/s,满足实时跟踪要求.     

一种基于SiameseRPN 的模糊视频目标跟踪算法

为提高追踪准确率, 提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型 DeblurGAN V2 进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN 目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟 踪的特征网络替换为EfficientNet 网络,改进注意力机制为ECANet 以捕捉多通道信息,并在GoPro 数据集上进行测 试。测试结果表明：相比SiameseRPN 算法,该算法能实现更高的追踪准确率,帧率能达到实时性要求,具有一定 的借鉴意义。