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。     

尺度自适应的多模型压缩跟踪算法

为了对复杂环境中的目标进行长时间的精确跟踪,在压缩跟踪算法的基础上提出一种尺度自适应的多模型压缩跟踪算法。该算法首先利用离线学习获得目标的尺度约束集,建立目标的多尺度模型,实现尺度的自适应选择;其次,利用随机投影矩阵对多尺度图像特征进行降维,减少算法计算量;最后,利用多模型分类器在线学习训练朴素贝叶斯分类器实现目标跟踪。实验结果表明,本文算法在跟踪尺度变化的目标和外观变化的目标时,跟踪性能有了较大改善,虽然处理时间有一定程度的增加但仍满足实时性的要求。     

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。     

空间注意机制下的自适应目标跟踪

针对现有的分层卷积特征跟踪算法在遭遇多种复杂环境时会发生跟踪失败的问题,提出一种空间注意机制下的自适应目标跟踪算法。在跟踪的过程中,根据当前帧的颜色直方图基于贝叶斯分类器建立空间注意机制,在提取VGGNet19中多层卷积特征后分别与空间注意图进行融合,从而构建稳健的目标表观模型。之后利用学习到的相关滤波器得到各响应值,通过加权求和准则求出最终响应,同时利用帧差法调整学习速率,最终实现自适应的目标跟踪。实验结果表明,所提算法在大多数复杂环境下的跟踪准确度和鲁棒性均优于现有的跟踪算法。     

特征自适应的精准目标跟踪算法

提出了一种能够自动选择最优特征、精准描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法.该算法首先计算由RGB分量线性组合而成的区分目标和背景的最优特征,将每一帧榆入图像按照此最优特征转换成目标概率分布图,然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定目标的尺度.最后采用QP_TR信任城算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标的定位,从而完成了跟踪任务.通过与现有算法进行比较,并结合大量真实序列图像进行实验验证,结果表明算法不但能够更准确地描述目标的大小,而且显著提高了跟踪算法的精度.     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法

为了解决非刚体目标跟踪过程中由目标形状快速变化带来的困难,提出了利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法。首先分别提取目标模板和当前搜索区域的SIFT特征点;然后利用改进的联合匹配策略在目标模板和当前搜索区域之间进行特征匹配;最后根据匹配结果确定目标在当前帧的位置和尺度。改进的联合匹配策略在构建相似度矩阵时,不但利用了具有旋转和尺度不变性的SIFT特征向量,并且充分考虑了特征点的空间位置信息,有效提高了特征匹配的准确性。将这种改进的联合匹配策略成功地引入到SIFT匹配跟踪中,克服了传统SIFT匹配算法用于非刚体目标跟踪时的缺陷。实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变、尺度变化以及背景干扰都具有较强的鲁棒性。     

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中,并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定,能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试,实验结果表明,提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比,鲁棒性更好,能准确实时地对目标进行跟踪。     

基于视觉字典的在线多示例目标跟踪

在线多示例目标跟踪算法无法判别目标丢失以及无法适应目标尺度的变化。提出了一种基于视觉字典的在线多示例目标跟踪算法。算法将视觉字典和多示例跟踪分别作为检测器和跟踪器,利用互反馈技术提高跟踪性能。跟踪器完成目标的跟踪并为视觉字典的构建和更新提供训练样本;检测器则对跟踪器的结果（候选样本）进行判定,目标丢失时,暂停跟踪并重新检测目标,目标未丢失时,利用Ransac算法获得目标的尺度变换系数并在新尺度下更新跟踪器。为了提高目标丢失判别的准确性,提出了一种局部随机抽样的直方图相似性度量技术,采用局部划分思想和Noisy-NR模型计算候选样本与训练样本特征直方图的相似性,减少了传统直方图匹配由于受目标局部遮挡影响造成的误判。实验结果表明,该算法能够适应目标的尺度变化,检测目标的丢失,提高了跟踪稳定性。     

基于自适应扩展H∞滤波的机动目标被动跟踪

为提高对机动目标的跟踪效果,提出了一种基于扩展H_∞滤波的自适应交互多模多被动传感器机动目标跟踪算法。利用简化的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模相结合,对多被动传感器测得的目标角度信息进行融合,解决了被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,将扩展H_∞滤波器作为模型条件滤波器,通过调节扩展H_∞滤波器参数和量测噪声预测协方差矩阵,增强了对外界干扰的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法比扩展卡尔曼滤波交互多模算法和标准交互多模算法具有更高的跟踪性能,在多站被动红外搜索与跟踪中是一种有效的跟踪算法。     

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法

为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析 SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

基于PDAF和线性预测的实时小目标跟踪算法

根据红外图像中小目标的典型特征提出了一种新的小目标检测算法。利用图像小目标的微分几何特性,计算图像的最小法向曲率,并以此为阈值,获得小目标的候选区对象,以实现目标检测。针对复杂背景下跟踪过程出现背景杂波干扰或目标受到遮挡时,出现目标消失的问题,提出了一种基于概率数据互联滤波器和线性预测技术相结合的实时跟踪算法,以提高目标跟踪的稳定性和精度。最后,利用实际录制的图像序列进行仿真实验,可准确跟踪信噪比不小于2、运动速度为1帧/像素的目标,验证了算法的有效性和实时性。     

基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位

针对视觉目标跟踪与定位中,目标因为无特征或被严重遮挡导致无法定位的问题,设计了一种基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位算法。在跟踪过程中,通过检测提取邻近目标的标记特征,然后结合每个特征标记的汉明距离和相对其他标记的归一化结果以及每个标记发生的概率,得到每个标记最终置信度,选择置信度最大的邻近标记来确定目标位置。实验结果表明,该算法在对目标存在遮挡或目标没有特征的情况可以大大提高跟踪的鲁棒性和准确性。     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响, 提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型, 并确定了多模型集。然后基于多模型思想, 将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后, 对状态预测值进行交互融合, 得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题, 采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率, 降低不匹配模型的竞争影响; 最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。