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1、紅外弱小多目標(biāo)跟蹤在軍事領(lǐng)域具有重要意義。在靶場(chǎng)中天空背景下的紅外弱小多目標(biāo)跟蹤具有如下幾個(gè)難題:首先,圖像信噪比低,目標(biāo)尺寸小,可用信息量少,背景復(fù)雜,造成跟蹤困難;其次,目標(biāo)在交叉運(yùn)動(dòng)中發(fā)生的軌跡交叉分離以及目標(biāo)合并現(xiàn)象,也是多目標(biāo)跟蹤的難點(diǎn)之一。因此,如何解決云層背景影響,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的魯棒跟蹤,是需要迫切解決的問(wèn)題。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴提出了一種改進(jìn)的雙邊濾波算法。在圖像預(yù)處理中,針對(duì)圖像中高頻背景信息對(duì)目標(biāo)提取的干
2、擾,本文基于帶通形態(tài)學(xué)濾波以及加窗雙邊濾波解決了云層背景下的背景抑制問(wèn)題,使云層高頻邊緣的影響大大降低,并通過(guò)自適應(yīng)閾值方法進(jìn)行閾值分割,提取出目標(biāo)。⑵提出了一種基于加權(quán)引導(dǎo)濾波結(jié)合PSR判定的時(shí)空關(guān)聯(lián)單目標(biāo)跟蹤方法。在紅外目標(biāo)跟蹤中,針對(duì)STC跟蹤算法出現(xiàn)的漂移情況進(jìn)行分析,主要有兩點(diǎn):一是先驗(yàn)知識(shí)的低維度,單純地統(tǒng)計(jì)了灰度層次上的信息而沒(méi)有過(guò)濾掉高頻背景信息,不加處理的話會(huì)將錯(cuò)誤的信息更新到目標(biāo)模型之中,從而可能導(dǎo)致置信圖的錯(cuò)誤響應(yīng)
3、,即跟蹤失敗;二是模型之中學(xué)習(xí)率固定不變,這導(dǎo)致跟蹤沒(méi)有很好的自適應(yīng)性?;诖耍岢隽思訖?quán)引導(dǎo)濾波結(jié)合PSR判別機(jī)制的方法用以處理時(shí)空關(guān)聯(lián)單目標(biāo)跟蹤,前者用于過(guò)濾高頻背景提供優(yōu)化先驗(yàn)知識(shí),后者用于判別遮擋狀態(tài)并動(dòng)態(tài)更新學(xué)習(xí)率,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性。⑶研究了多目標(biāo)跟蹤下較為重要的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題。針對(duì)目標(biāo)之間的軌跡交叉分離以及目標(biāo)合并問(wèn)題,提出了基于目標(biāo)連續(xù)特征的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,并且結(jié)合時(shí)空關(guān)聯(lián)單目標(biāo)跟蹤方法提出了自適應(yīng)多目標(biāo)跟蹤框架
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