基于正则化观测矢量的H无穷粒子滤波红外目标跟踪方法

提出了一种新颖和鲁棒的红外图像序列中的目标跟踪方法。由于H无穷滤波器在系统噪声源不能确定或是未知的情况下具有较好的预测性能,所以以其估计得到的预测信息来分配粒子滤波算法的粒子。为解决粒子滤波的“采样枯竭”问题,正则化了H无穷粒子滤波器的观测矢量。同时,通过计算每个目标的亮度和局部标准差分布构成级联核的目标模型,以用于计算粒子集中各个粒子的加权值。对于目标的尺寸和表观信息变化的情况,以目标区域像素灰度值零阶矩的函数来调整跟踪窗口的大小,模型更新则通过更新目标模型的每个量化阶来实现。实验结果证明了所提出的红外图像目标跟踪方法是有效的,并且优于所比较的算法。     

基于正则化Adaboost的红外目标识别

对于高维特征空间的分类,Adaboost算法是一种有效的分类算法.然而,如果把Adaboost算法直接运用到红外目标的识别,就会面临高噪声下的Adaboost过拟合问题.采用正则化后的Adaboost算法,即AdaboostKL算法作为分类算法的学习模型,以NaiveBayes作为弱学习器,提出了基于正则化Adaboost的红外目标识别算法.正则化的目的是为避免在红外图像特征高噪声下分类器的过拟合,改善了在高噪声数据下目标识别的可靠性.在求取Adaboost的权重分布时,采用的是熵正则化的方法.通过实验,验证了此算法,则即使面对高噪声的红外数据,也能获得较好的识别效果.     

基于H∞滤波器的红外小目标运动预测和跟踪方法

根据H∞滤波理论,提出了基于H∞滤波预测技术的红外图像小目标运动预测和跟踪方法,为了降低模型阶数以加快图像处理速度,滤波过程被分解在水平和垂直两个方向上分别进行,即将滤波器分解为x、y方向上两个子滤波器．H∞滤波器是一种基于最优化最坏情况下的滤波技术,它对噪声源的要求不高,能较好地应用在复杂场景下的目标运动预测与跟踪．实验证实了在噪声源不能确定或是未知的情况下,它比Kalman滤波器对红外小目标的运动预测更加准确并具有更好抗扰动性．     

基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背...     

复杂背景下圆形红外目标跟踪系统

提出了一种复杂背景下红外图像序列中圆形目标提取、判别以及跟踪的系统框架。在目标提取阶段,采用支持向量回归的方法选择种子点,用自适应选择阈值区域的生长方法进行分割提取目标。对于目标判别,采用最多共圆像素点数除以总像素点数作为圆形程度的度量进行圆形判别,并提出改进的标准Hough变换来找到共圆点。跟踪算法中,应用了粒子滤波的跟踪方法,并针对红外目标的特点,建立实现粒子滤波算法的细节。实验证明了整个框架体系的有效性和稳健性。     

核Fukunaga-Koontz变换检测红外小目标

Fukunnga-Koontz变换作为一种两类模武识别工具,源自主成分分析,只能提取图像的二阶统计特征,没有考虑图像的高阶统计特征,用于红外小目标检测时难以达到满意效果.为了提高目标检测性能,本研究首先将Fuku-naga-Koontz变换推广到高维核特征空间,成为核Fukunaga-Koontz交换,以提取图像的高阶统计特征,从而利用核Fukunnga-Koontz变换来检测红外小目标.     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于稀疏表示模型的红外目标跟踪算法

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问题,提出了一种基于稀疏表示模型的红外目标跟踪算法。在粒子滤波的理论框架基础之上,采用目标在超完备字典中的稀疏表示作为观测模型,对红外目标进行描述,从而利用了图像的稀疏表示本身对噪声和遮挡不敏感的特性,可以有效地减弱背景杂波和噪声对跟踪算法的不利影响。此外,采用了一种在线学习的方法来完成对超完备字典中目标子空间的更新,使其不断地适应背景杂波、光照等各类因素引起的目标外观变化。实验结果表明所提出的算法是稳健和有效的。     

基于核密度估计的红外目标提取方法

提出了有效集成灰度、空间关系和局部标准差信息的新的核密度估计方案,据此设计了一种基于核密度估计的红外目标提取方法,即首先将图像分块,根据块的统计特征获得包含整个目标的约束区域;然后对目标约束区域和相应的背景采样区域进行核密度估计,这里背景采样区域指的是围绕着目标但又不包含目标的图像区域,由目标约束区域向外扩展而形成;最终通过对两种核密度估计对比的阈值判断即能获得所提取的目标.实验验证了所提出的算法简单有效.     

基于自适应子空间重建的杂波抑制

针对红外图像中背景杂波抑制困难的问题,提出了一种基于自适应子空间重建的杂波抑制方法.该方法首先根据稀疏编码理论,学习得到描述红外小目标的超完备字典,接着依次提取测试图像中的图像子块,并计算其在超完备字典中的表示系数,根据背景子块和红外小目标在稀疏域中表示系数的差异性,自适应地选择字典中的原子构成子空间对图像子块进行重构,从而得到原图与重构图像之间的残差图像.实验结果表明,该方法得到的残差图像,能够有效抑制杂波,提高红外图像的信噪比.