基于信息融合的运动目标自动提取

提出了一种采用主动轮廓模型来融合多种图像信息的运动目标提取算法．通过对含有运动信息的差分图像进行统计分析，可以获得运动目标的粗略位置，从而解决了主动轮廓的启动问题．利用图像中的色彩信息，构建了一种新的色彩力．由于这种色彩力在作用范围、定位精度上与反映目标边缘特征的图像力具有互补性，因此在这两种力的共同作用下，主动轮廓可以有效地解决其初始位置远离目标边缘的难题，并精确地提取目标的真实轮廓．实验表明，这种算法在长达数百帧的图像序列中，始终能准确地分割出运动目标，并稳定跟踪目标的运动．     

机动目标的模糊多模型跟踪算法

设计了一种基于模糊逻辑推理的机动目标多模型跟踪新算法（FMMTA）,把量测新息对其协方差的逆的加权二次函数作为模糊推理系统的输入,并通过模糊逻辑推理得到模型集中各模型的匹配度,代替了交互式多模型（IMM）算法中的模式概率计算,降低了计算的复杂度。该算法将测量空间的不确定性映射到模糊空间,从而解决了从测量空间的不确定性到模式空间不确定性的模糊推理问题,并将模糊推理与多模型卡尔曼滤波结合,进行并行处理,有利于机动目标的实时跟踪。Monte Carlo仿真结果表明,在模糊规则设计恰当的情况下,FMMTA算法相对于IMM算法在降低机动目标位置和速度的跟踪误差方面更有效。