基于粒子濾波的視覺跟蹤算法研究及其在紅外成像制導中的應用.pdf

1、視覺跟蹤是當前計算機視覺領域的熱點研究主題,是一項包括圖像處理、模式識別、概率與統(tǒng)計推理、系統(tǒng)狀態(tài)估計等多學科交叉的活躍研究主題。視覺跟蹤的本質就是在視頻序列中迭代搜索并確定感興趣的具有某種顯著視覺特征(比如顏色、形狀,紋理、運動等)目標的位置。本文的著眼點是將視覺跟蹤視為視覺目標狀態(tài)動態(tài)估計問題。在貝葉斯狀態(tài)估計意義下,給出了相對嚴格的視覺跟蹤定義,并根據(jù)視覺目標狀態(tài)X和觀測Z的不同特性將視覺跟蹤分為三種:單特征、單目標視覺跟蹤,多視

2、覺特征融合跟蹤,多視覺目標跟蹤。在復雜場景下,視覺跟蹤通常都是非高斯、非線性的狀態(tài)估計過程。粒子濾波是處理非高斯、非線性狀態(tài)估計問題的有力理論工具,也是構架視覺跟蹤算法的完備理論框架。本文主要在粒子濾波理論框架下探索復雜場景下這三種視覺跟蹤算法框架的建立及穩(wěn)健性提高問題。對于單特征、單目標視覺跟蹤,主要從提高粒子濾波采樣的有效性入手,研究了基于粒子濾波的單特征、單目標視覺跟蹤算法及穩(wěn)健性提高。對于多視覺特征融合跟蹤,將民主合成思想與粒子

3、濾波理論框架結合,并提出了一種特征生滅機制,以此構建基于粒子濾波的多視覺特征自組織融合跟蹤算法。對于多視覺目標跟蹤,將聯(lián)合概率數(shù)據(jù)聯(lián)想濾波與粒子濾波結合,構架了基于粒子濾波與聯(lián)合概率數(shù)據(jù)聯(lián)想的多視覺目標跟蹤算法。
　　 視覺跟蹤在視頻監(jiān)控、視頻壓縮編碼、機器人導航與定位、智能人機交互、虛擬現(xiàn)實、成像制導等方面有著廣泛的應用前景。紅外成像制導是武器裝備精確化和智能化的有效途徑,對維護國家安全和增強國防有著重要的意義。在紅外成像制導

4、中目標跟蹤是關鍵技術,跟蹤的精確性決定了武器系統(tǒng)的制導精度。在應用方面,本文主要探索基于粒子濾波的視覺跟蹤算法框架在紅外成像制導中的應用及其進一步提高。在紅外成像制導背景下,采用基于核的概率密度估計實現(xiàn)紅外目標灰度特征的統(tǒng)計描述,深入討論了單紅外目標穩(wěn)健跟蹤；初步探討了多特征融合紅外目標穩(wěn)健跟蹤和多紅外目標跟蹤問題,并分析指出未來工作的著眼點。
　　 本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在:
　　 1.在單特征、單目標視覺跟蹤研究中,分

5、析了兩種卡爾曼預測采樣方法(EKF預測采樣和UKF預測采樣)對顏色視覺跟蹤的穩(wěn)健性提高,并將兩種卡爾曼預測采樣法應用于基于粒子濾波的顏色視覺跟蹤；分析了MCMC采樣方法對顏色視覺跟蹤的穩(wěn)健性提高,提出了一種基于MCMC采樣粒子濾波的顏色視覺跟蹤算法。
　　 2.在多視覺特征融合跟蹤研究中,在粒子濾波理論框架下分析了兩種多視覺特征融合跟蹤實現(xiàn)途徑,通過視覺跟蹤實驗結果證明粒子濾波是實現(xiàn)多視覺特征融合跟蹤的有效理論框架；分析了基于民

6、主合成算法的多視覺特征自組織融合跟蹤算法,通過視覺跟蹤實驗驗證基于民主合成的自組織融合算法是實現(xiàn)多視覺特征融合的有效途徑；在此基礎上,討論將民主合成思想與粒子濾波理論框架結合,提出了一種基于粒子濾波的多視覺特征自組織融合跟蹤算法。為了降低多視覺特征融合跟蹤的計算復雜度、提高算法實時性,提出一種特征生滅機制,以此構建一個有效的多視覺特征自組織融合跟蹤框架。
　　 3.討論聯(lián)合概率數(shù)據(jù)聯(lián)想濾波與粒子濾波的結合,將基于粒子濾波與聯(lián)合概