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基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法
  • ISSN号:1005-0086
  • 期刊名称:光电子.激光
  • 时间:0
  • 页码:1597-1603
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南大学图像处理与模式识别研究所,河南开封475001, [2]上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金(60974062);航空科学基金(2008ZC57)资助项目
  • 相关项目:多自治网络系统中无人设备的故障检测与隔离方法研究
作者: 辛明|张苗辉|
中文摘要:

针对红外成像末导引阶段飞行器姿态调整及高速运动导致的目标尺度和姿态迅速变化的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的红外成像目标跟踪算法。为了实现在末导引阶段对目标进行精确跟踪,采取了点跟踪的策略。首先根据跟踪点在上一帧的位置,在当前帧选取以相同位置为中心的图像子块并求其SURF特征,通过SURF特征匹配得到当前帧图像子块和模板的匹配点集,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对,进一步用最小二乘算法(LSA)精确地估计出对应的单应性矩阵;然后通过单应性矩阵把跟踪点映射到当前帧获取跟踪点在当前帧的位置,从而实现精确跟踪。试验结果表明,本文算法有较高的跟踪精度和较好的实时性。

英文摘要:

For the rapid changes of target scale and posture caused by aircrafts attitude adjustment and high-speed movement in the infrared imaging terminal guidance stage, speeded-up robust features (SURF) based infrared imaging target tracking algorithm is proposed. In order to precisely track target in the terminal guidance stage, the point tracking strategy is suggested. Firstly, according to the tracking point position in the previous frame, the image sutyblock centered on the same location in the current frame is selected; the matching point set between the image sub-block and model is attained by the SURF matching, and the random sample consensus (RANSAC) is employed to eliminate false matching points;the corresponding homography matrix is exactly estimated through the least squares algorithm (LSA). Then,the exact location of tracking point in the current frame is attained through the homography matrix mapping. In order to validate the efficiency of the algorithm,the simulation analysis is carried out, and the simulation results show that the proposed algorithm can obtain high tracking accuracy and meet real time demand.

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期刊信息
  • 《光电子.激光》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:天津市教育委员会
  • 主办单位:天津理工大学 中国光学学会
  • 主编:巴恩旭
  • 地址:天津市西青区宾水西道391号
  • 邮编:300384
  • 邮箱:baenxu@263.net baenxu@aliyun.com
  • 电话:022-60214470
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-0086
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1182/O4
  • 邮发代号:6-123
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16551