基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的紅外弱小多目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

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，針對圖像中高頻背景信息對目標(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題，使云層高頻邊緣的影響大大降低，并通過自適應(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)知識的低維度，單純地統(tǒng)計(jì)了灰度層次上的信息而沒有過濾掉高頻背景信息，不加處理的話會將錯誤的信息更新到目標(biāo)模型之中，從而可能導(dǎo)致置信圖的錯誤響應(yīng)

3、，即跟蹤失??；二是模型之中學(xué)習(xí)率固定不變，這導(dǎo)致跟蹤沒有很好的自適應(yīng)性。基于此，提出了加權(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，前者用于過濾高頻背景提供優(yōu)化先驗(yàn)知識，后者用于判別遮擋狀態(tài)并動態(tài)更新學(xué)習(xí)率，并通過仿真實(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)問題。針對目標(biāo)之間的軌跡交叉分離以及目標(biāo)合并問題，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