基于人類視覺機制和粒子濾波的紅外目標跟蹤方法.pdf

1、隨著計算機、紅外技術的發(fā)展，對紅外目標進行精確識別與跟蹤的需求不斷增長。然而，紅外目標檢測與跟蹤過程中經(jīng)常遇到目標弱小、背景復雜、信噪比過低等情況。同時目標在運動過程中，可能發(fā)生的目標灰度變化、背景灰度變化、目標被遮擋或暫時丟失等情況也增加了檢測與跟蹤的難度。因此，針對復雜背景下紅外弱小目標檢測與跟蹤方法的研究具有十分重要的意義。本文基于此，從人類視覺系統(tǒng)優(yōu)勢應用的角度對紅外目標檢測與跟蹤的方法進行多方面的思考，以期對該理論的發(fā)展以及人

2、類視覺系統(tǒng)在紅外目標檢測與跟蹤中的實際應用提供有益借鑒。
　　本文以復雜背景下紅外弱小目標的檢測與跟蹤為研究對象，指出了現(xiàn)階段結合人類視覺系統(tǒng)進行紅外弱小目標檢測與跟蹤的研究背景，以及針對該課題研究的理論意義和實際意義；通過分析國內(nèi)外相關問題的算法研究，指出現(xiàn)階段復雜背景下紅外弱小目標的檢測與跟蹤方法存在的局限性，通過計算圖像局部視覺對比度和自適應閾值判定改進了基于人類視覺對比機制的紅外弱小目標檢測方法，同時通過對比實驗，證實了該

3、目標檢測方法具有兼顧檢測準確率和實時性的良好性能；通過分析以灰度特征為目標單一特征的粒子濾波紅外目標跟蹤方法的不足，提出了基于人類視覺對比機制和粒子濾波的紅外目標跟蹤方法，充分模擬人類視覺對比機制，提取目標區(qū)域局部視覺對比度顯著圖為跟蹤的目標特征，建立了“九宮格”式目標模板，并通過對比實驗結果分析，驗證了該算法的魯棒性；通過分析固定模板、自定義周期更新模板以及即時更新模板這幾種傳統(tǒng)粒子濾波紅外目標跟蹤模板更新方法的局限性，提出了基于人類

4、視覺對比機制和粒子濾波的紅外目標跟蹤方法，模擬人類視覺系統(tǒng)的學習和記憶機制，對候選模板進行學習、匹配和記憶并建立三維模板庫，通過對比實驗結果分析，驗證了該算法在目標背景變化復雜、自身尺寸極小情況下的適用性；最后，對本文做出總結與展望。
　　隨著計算機、紅外技術的發(fā)展，對紅外目標進行精確識別與跟蹤的需求不斷增長。然而，紅外目標檢測與跟蹤過程中經(jīng)常遇到目標弱小、背景復雜、信噪比過低等情況。同時目標在運動過程中，可能發(fā)生的目標灰度變化、

5、背景灰度變化、目標被遮擋或暫時丟失等情況也增加了檢測與跟蹤的難度。因此，針對復雜背景下紅外弱小目標檢測與跟蹤方法的研究具有十分重要的意義。本文基于此，從人類視覺系統(tǒng)優(yōu)勢應用的角度對紅外目標檢測與跟蹤的方法進行多方面的思考，以期對該理論的發(fā)展以及人類視覺系統(tǒng)在紅外目標檢測與跟蹤中的實際應用提供有益借鑒。
　　本文以復雜背景下紅外弱小目標的檢測與跟蹤為研究對象，指出了現(xiàn)階段結合人類視覺系統(tǒng)進行紅外弱小目標檢測與跟蹤的研究背景，以及針對

6、該課題研究的理論意義和實際意義；通過分析國內(nèi)外相關問題的算法研究，指出現(xiàn)階段復雜背景下紅外弱小目標的檢測與跟蹤方法存在的局限性，通過計算圖像局部視覺對比度和自適應閾值判定改進了基于人類視覺對比機制的紅外弱小目標檢測方法，同時通過對比實驗，證實了該目標檢測方法具有兼顧檢測準確率和實時性的良好性能；通過分析以灰度特征為目標單一特征的粒子濾波紅外目標跟蹤方法的不足，提出了基于人類視覺對比機制和粒子濾波的紅外目標跟蹤方法，充分模擬人類視覺對比機

7、制，提取目標區(qū)域局部視覺對比度顯著圖為跟蹤的目標特征，建立了“九宮格”式目標模板，并通過對比實驗結果分析，驗證了該算法的魯棒性；通過分析固定模板、自定義周期更新模板以及即時更新模板這幾種傳統(tǒng)粒子濾波紅外目標跟蹤模板更新方法的局限性，提出了基于人類視覺對比機制和粒子濾波的紅外目標跟蹤方法，模擬人類視覺系統(tǒng)的學習和記憶機制，對候選模板進行學習、匹配和記憶并建立三維模板庫，通過對比實驗結果分析，驗證了該算法在目標背景變化復雜、自身尺寸極小情況