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鲁棒的前视红外目标多核跟踪算法
  • ISSN号:1007-2276
  • 期刊名称:红外与激光工程
  • 时间:2013.2.2
  • 页码:543-548
  • 分类:TP391[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]第二炮兵工程大学907教研室,陕西西安710025
  • 相关基金:国家自然科学基金(61072141); 中国博士后科学基金(20100471768 201104752)
  • 相关项目:临近空间SAR信息建模与数据处理关键技术研究
中文摘要:

针对前视红外目标跟踪中常见的目标位置偏差和部分遮挡问题,在均值漂移算法的框架下,提出了一种基于投影直方图匹配和拓扑约束的多核跟踪算法。首先,对前后帧图像进行基于空间-灰度二维投影直方图匹配的目标位置预测;然后,充分利用目标的前景和背景信息构建多个独立的核跟踪器;最后,采用拓扑约束选取跟踪性能好的核跟踪器,组合得到最终的跟踪结果。实验结果表明:此算法能对目标进行准确跟踪,对目标位置偏差和部分遮挡具有较好的鲁棒性,在有遮挡的情况下,平均跟踪误差远小于传统的跟踪算法。因此,该算法在前视红外成像制导中具有较好的实用性和可行性。

英文摘要:

A multi-kernel tracking algorithm based on projection histogram matching and topology constraint was proposed in the mean shift framework,in order to overcome problems caused by partial occlusions and location deviation in the forward looking infrared(FLIR) target tracking.Firstly,target location was predicted by matching the spatio-intensity 2D projection histograms of consecutive frames. Secondly,multiple independent kernel-based trackers were built utilizing the target foreground and background information,which could improve the discrimination of the target model.Finally,topology constraint was used to optimize multiple tracking results,and those trackers with better performance were chosen to generate the final tracking result.Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can track target accurately and robustly,and especially in the cases of partial occlusions or location deviation,the average tracking error of the proposed algorithm is much less than that of the traditional algorithm.Therefore,the algorithm has high practicality and feasibility in the FLIR imaging guidance.

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期刊信息
  • 《红外与激光工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:天津津航技术物理研究所
  • 主编:张锋
  • 地址:天津市空港经济区中环西路58号
  • 邮编:300308
  • 邮箱:irla@csoe.org.cn
  • 电话:022-58168883 /4/5
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2276
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1261/TN
  • 邮发代号:6-133
  • 获奖情况:
  • 1996年获航天系统第五次科技期刊评比三等奖,1998年获航天系统第六次科技期刊评比二等奖,1997-2001年在天津市科技期刊评估中被评为一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,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:17466