基于MeanShift的紅外目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)的日益發(fā)展，紅外圖像處理技術(shù)已經(jīng)被大范圍的用于導(dǎo)航跟蹤、人工智能和自動(dòng)控制等實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，紅外目標(biāo)問(wèn)題有著深刻的研究意義并得到了廣泛地應(yīng)用，例如在軍事上，紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤已被成功用于武器的成像制導(dǎo)、軍事偵察和監(jiān)視方面，在日常生活中，紅外目標(biāo)的跟蹤也常常被應(yīng)用于智能交通、視頻監(jiān)控等問(wèn)題中。本文中主要研究了均值漂移算法在紅外目標(biāo)跟蹤當(dāng)中的應(yīng)用，并研究了算法在紅外目標(biāo)跟蹤實(shí)際使用場(chǎng)景中存在的弊端與不足進(jìn)行算法的改進(jìn)

2、優(yōu)化。
　　本文首先介紹了均值漂移(Mean Shift)算法的基本原理，經(jīng)典算法在紅外圖像序列跟蹤中的實(shí)現(xiàn)方法。通過(guò)使用經(jīng)典算法對(duì)幾組紅外目標(biāo)圖像序列實(shí)驗(yàn)，我們能夠發(fā)現(xiàn)均值漂移算法應(yīng)用于尺寸發(fā)生變化或者被一定程度遮擋情況下的目標(biāo)跟蹤場(chǎng)景中效果并不好，但均值漂移算法具有運(yùn)算量很小的優(yōu)異性能，在目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題上能夠達(dá)到很好的實(shí)時(shí)性。
　　其次，在通過(guò)研究知道均值漂移算法應(yīng)用于紅外圖像序列時(shí)的一些缺點(diǎn)后，文中使用亮度-距離空間下

3、的紅外目標(biāo)表征和灰度似然比加權(quán)核直方圖表征方式來(lái)改進(jìn)紅外目標(biāo)的描述，隨后對(duì)經(jīng)典算法優(yōu)化使之能夠成功地跟蹤目標(biāo)尺寸發(fā)生增減的紅外目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)后算法能夠進(jìn)行模板更新，能很準(zhǔn)確地跟蹤到尺寸變化的目標(biāo)，但是在目標(biāo)快速移動(dòng)或者發(fā)生復(fù)雜姿態(tài)變化時(shí)跟蹤效果就不理想。
　　在文章的最后一章中，簡(jiǎn)單闡述粒子濾波理論以及在紅外目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用，通過(guò)兩組實(shí)驗(yàn)證明了粒子濾波跟蹤的抗遮擋能力以及粒子濾波的粒子束與運(yùn)算時(shí)間的關(guān)系。由于粒子濾