紅外地面目標跟蹤算法的研究.pdf

1、現(xiàn)如今，隨著高科技技術的不斷發(fā)展，可見光領域的地面目標跟蹤識別技術已經不能滿足在國防軍事以及民用監(jiān)測等領域的需求。特別是對于夜間的地面目標跟蹤，可見光對于目標的跟蹤識別則很難實現(xiàn)。紅外成像技術由于能在全天侯進行清晰成像顯示，在一些惡劣的天氣狀況下也能有著很好的抗干擾能力，因而得到迅猛發(fā)展，已經是精確制導打擊地面目標的主要研究方向之一。目前的紅外地面目標跟蹤算法還有不足之處，如目標跟蹤漂移、目標遮擋以及實時性不高等問題?；诖?，本文在對一

2、些常用的目標跟蹤技術進行研究和探討的基礎上，進行了一系列的完善和改進。本論文的主要工作如下：
　?。?）介紹了紅外地面目標跟蹤技術的研究背景以及國內外的發(fā)展狀況，講述了紅外地面目標跟蹤的研究意義。介紹了幾種常用的紅外地面目標跟蹤技術理論以及實現(xiàn)步驟，討論并分析了這些算法的優(yōu)勢和不足之處。
　?。?）針對傳統(tǒng)的壓縮跟蹤算法特征池提取的紋理特征和灰度特征不均勻的情況，引入一種新的隨機測量矩陣，獲取目標的多種特征，并對提取的多種特

3、征進行加權處理，以此構造目標模型，提升了算法跟蹤性能的可靠性。
　?。?）針對壓縮跟蹤算法在對紅外地面目標跟蹤過程中目標跟蹤框不能隨著紅外目標尺度大小自適應變化的情況，構造紅外地面目標尺度自適性的改進壓縮跟蹤算法。對紅外地面目標發(fā)生遮擋的情況下，采用Kalman濾波算法預測紅外目標的跟蹤位置，解決了紅外地面目標短時間被遮擋情況下的跟蹤問題。本文通過實驗測試和對比分析，證實了多特征融合的尺度化壓縮跟蹤算法（Improved Comp

4、ressive Tracking，ICT算法）在紅外目標跟蹤過程中提高了跟蹤穩(wěn)定性。
　　（4）針對ICT算法在紅外目標變化太大時跟蹤效果降低的問題，研究了基于TLD（Tracking-Learning-Detection）算法與ICT算法結合的紅外地面目標跟蹤算法，并對TLD框架中檢測器模塊加入三幀差分算法，優(yōu)化目標搜索區(qū)域，提升了算法的跟蹤速度和跟蹤準確度。通過實驗測試，結果表明本文的算法有效的提升了紅外地面目標跟蹤效果，有良