基于模糊熵高斯聚类的弱点状动目标跟踪技术

研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法:在目标初始信息(位置、速度)已知的情况下,应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合,将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标点下一个状态的位置,在预测位置继续开一个跟踪窗进行检测、融合,直至所有图像都被跟踪完为止。理论及实验结果表明,在序列图像情况下该算法能够在保持跟踪实时性的同时,提供较高的跟踪精度。     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。