基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

改进的mean shift目标跟踪算法

提出一种改进的均值偏移（mean shift， MS）目标跟踪算法，用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象，当遮挡未发生时，采用原始MS算法跟踪目标，利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新，减少模板漂移的影响|当遮挡发生后，利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正，降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明，改进的跟踪算法对非刚性和大面积遮挡目标都能进行稳定的跟踪。     

基于外观相似性更新的相关滤波跟踪算法

针对核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标旋转、形变等复杂环境中容易产生模型漂移的问题,提出了一种基于KCF自适应更新的目标跟踪算法(adaptive updating target tracking algorithm based on KCF,AUKCF).该方法首先对响...     

混合坐标系下基于U变换的水下机动目标被动跟踪

针对仅有角测量的单站无源目标在混合坐标系中进行跟踪所出现的问题,本文提出了应用U变换算法进行改进.该算法采用求取σ点和相应权值的办法,就可以直接得到非线性函数的均值和方差等统计特性,而不需要对非线性函数进行线性化处理.通过仿真,并且与传统的卡尔曼滤波算法进行比较,该算法不仅能够对目标进行很好的跟踪,跟踪误差小,而且运算速度也比扩展卡尔曼滤波算法快.     

针对目标跟踪的分布式MIMO雷达资源分配算法

基于分布式多输入多输出雷达,针对目标跟踪精度的优化问题提出了一种联合资源优化分配算法。首先,推导了机动目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB),由BCRLB可知其跟踪精度主要由信号发射功率、带宽和信号有效时宽决定。然后,以最小化目标的BCRLB为目标函数,建立了包含相应的3个资源变量的优化模型,分析可知该模型的求解是一个非凸问题的求解。所以采用循环最小化算法和凸松弛的方法将这个非凸的优化模型转化为凸优化模型进行求解。最后,仿真结果表明,利用所提出的资源分配算法能明显提高机动目标的跟踪精度。     

一种跟踪机动目标的新方法

本文应用控制理论分析了R.A.Singer零均值模型在跟踪机动目标方面的局限性;提出了一种目标加速度的截断正态概率密度模型,并将目标加速度模拟为非零均值、时间相关的随机过程;借助于切比雪夫(CHEBYSHEV) 不等式来确定目标加速度的均值和方差之间的关系,并引用卡尔曼滤波器所包含的目标机动的统计信息来实现方差自适应算法。 理论分析表明,本文的模型和算法跟踪恒加速目标时稳态偏差为零,从而消除了Singer方法在跟踪恒加速目标时所存在的稳态偏差。 计算机仿真结果证实了理论分析的结论,表明本文提出的模型和采用的算法能够较好地跟踪高度机动目标。     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

基于改进多特征融合均值位移算法的红外舰船目标跟踪

针对红外海面背景杂波干扰严重多特征融合的均值位移算法无法准确跟踪目标的问题,对原算法进行了改进,提出一种基于多特征融合均值位移跟踪的新框架。在多特征融合均值位移跟踪的基础上,所提算法通过加入对目标区域的迭代分割并提取区域形心,实现了舰船目标的准确再定位;在局部分割的基础上,提出了对多特征模板尺寸和目标模型的更新方案,实现了对红外海面背景下舰船目标的准确、鲁棒跟踪。利用实际红外图像序列对算法性能进行验证,实验结果表明,所提算法能够更准确、有效地跟踪图像序列中的舰船目标。     

基于IMM-CSRF的多平台机动目标被动跟踪方法

针对仅有角度测量信息条件下,单平台的机动目标被动跟踪存在固有的强非线性和弱可观测性问题,研究多平台融合机动目标被动跟踪技术,提出了集中式漂移瑞利滤波器(centralized shifted Rayleigh filter,CSRF)来解决多平台目标被动跟踪问题,进一步提出并推导了基于交互式多模型的集中式漂移瑞利滤波器(interacting multiple model centralized shifted Rayleigh filter,IMM CSRF),实现对机动目标的被动跟踪。仿真实验表明,该算法跟踪精度高,稳定性好,具有良好的实际应用价值。     

基于微分信息融合的Mean Shift改进跟踪算法

为提高传统均值漂移算法对低对比度图像的跟踪性能，提出一种融合图像微分特征信息的改进算法。根据图像8邻域微分值建立微分图像，利用微分特征建立目标模板和候选区域的微分直方图模型，并确定候选区中心位置的更新向量。将其与利用颜色特征信息确定的候选区中心位置的更新向量相融合，得到改进算法的更新向量。图像的微分信息包含了图像的细节信息以及像素的相对空间位置信息，提高了模型建立时信息的利用率，能够提高目标模型的建模精度。仿真实验结果表明，与传统均值漂移算法相比，改进算法在复杂的背景情况下具有更强的抗干扰性能，能够有效提高目标跟踪的稳定性。     

Fast-moving target tracking based on mean shift and frame-difference methods

The mean shift tracker has difficulty in tracking fast moving targets and suffers from tracking error accumulation problem.To overcome the limitations of the mean shift method,a new approach is proposed by integrating the mean shift algorithm and frame-difference methods.The rough position of the moving target is first located by the direct frame-difference algorithm and three-frame-difference algorithm for the immobile camera scenes and mobile camera scenes,respectively.Then,the mean shift algorithm is used to achieve precise tracking of the target.Several tracking experiments show that the proposed method can effectively track first moving targets and overcome the tracking error accumulation problem.     

Mean shift在目标跟踪中的应用

首先总结了Mean shift的发展过程,并且分析了Mean shift算法的参数少,鲁棒性强,快速实现模式计算的特点,然后根据它在目标跟踪中的应用,总结了该算法核函数直方图对目标的特征描述比较弱,容易陷入局部最大值,不能适应目标多自由度变化的缺点,针对缺点提出的不同的改进方法进行了归纳,最后对未来的发展进行了预测。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

光电经纬仪自适应调焦窗口构建

为解决靶场测量中基于图像处理的光电经纬仪自动调焦过程中计算量大和背景干扰的问题,提出一种大小和位置自适应目标变化的调焦窗口构建方法。该方法利用Mean-shift算法进行跟踪获得目标位置信息,并以目标中心位置为参考点,计算图像像素归属度;使用Log-Gabor滤波器组和高斯差分模型模拟人类视觉系统进行显著性检测,以归属度加权的视觉显著性特征确定目标区域,结合Epanechnikov核函数构建自适应核函数,降低目标尺度变化及背景像素的影响,实现目标的有效跟踪。对目标区域利用对角邻域法进行边界扩展,构建自适应目标变化的调焦窗口。在某型号光电经纬仪上的实验结果证明,该方法能够实时、有效地跟踪目标并构建调焦窗口。处理720piexl×576piexl大小的图像,耗时小于20 ms,满足光电经纬仪实际需求,具有广泛的工程应用价值。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

一种稳健的空中目标跟踪方法

提出了一种稳健的空中目标跟踪方法.该方法基于MAD构遣了-种新的梯度特征相似度量算法,在梯度特征空间对目标进行匹配定位.为适应跟踪过程中目标的大小变化,利用自适应调整模板尺寸的方法在跟踪过程中调整目标模板大小,增强了对具有强机动特点的空中目标跟踪的稳定性.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在短期跟踪过程中由机动动作产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度上的剧烈变化和在长期跟踪过程中的大小变化,实现了对空中目标的稳定跟踪.     

自适应带宽中值偏移视频图像分割研究

一种新的非参数估计算法一一基于交叉置信区间（ICI）规则的自适应带宽中值偏移（ABMS）算法应用到视频图像平滑和分割过程中，以有效去除图像的噪声和微纹理信息并保留图像中物体的轮廓结构特征。在中值偏移算法中应用ICI规则和采样点估计器确定自适应带宽参数，得到中值偏移向量并实现图像中的象素聚类。与此同时，融合图像块运动特征，抽取视频运动对象。实验和仿真结果验证了该方法的有效性。