【摘 要】
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红外成像系统采用被动热成像技术,具有较好的隐蔽性和抗干扰性,在安全防控、交通管制、军事国防等诸多领域得到广泛应用。红外目标跟踪技术是红外成像系统在各类系统应用中的关键技术,相比于可见光图像而言,红外图像成像质量较差,对比度和信噪比较低,在复杂的应用场景中,常常还会受到遮挡、光照以及相似物体干扰等因素影响,所以提高红外目标在复杂干扰条件下的稳定跟踪能力是当前研究的难点问题。因此针对红外目标跟踪算法进
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红外成像系统采用被动热成像技术,具有较好的隐蔽性和抗干扰性,在安全防控、交通管制、军事国防等诸多领域得到广泛应用。红外目标跟踪技术是红外成像系统在各类系统应用中的关键技术,相比于可见光图像而言,红外图像成像质量较差,对比度和信噪比较低,在复杂的应用场景中,常常还会受到遮挡、光照以及相似物体干扰等因素影响,所以提高红外目标在复杂干扰条件下的稳定跟踪能力是当前研究的难点问题。因此针对红外目标跟踪算法进行的研究和改进,在工程应用和理论价值等层面都有较大的意义。本文通过对复杂背景条件下红外目标跟踪的技术难点进行分析,提出能够很好解决红外目标跟踪问题的算法,并通过实验证明了算法的效果和性能。针对背景干扰等问题,本文从上下文感知框架KCF＿CA出发,对该框架存在的背景抑制机制过于僵硬的问题和KCF类算法存在的跟踪漂移问题进行了说明和成因剖析。基于成因剖析结果,本文提出一种新颖的解决方案,即充分利用目标、背景信息构建目标的预定位模型,来对目标运动位置进行预测。该方案能够很好地解决以上问题,即不仅能够使KCF＿CA的背景抑制机制能够对目标运动路径上的干扰信息提前抑制,而且能及时纠正相关滤波采样中心位置,从而有效地减少跟踪漂移。针对遮挡问题,本文通过验证LBP特征和KCF算法中使用的HOG特征对于目标遮挡情形具有不同的敏感度,而对于目标快速变化则并无二致的特点,提出一种基于LBP特征的遮挡评价机制,该机制能够对目标遮挡和目标快速变化两种情形进行区分,从而分别采取降低和提高学习率两种不同策略。本文还通过设计遮挡检测器来使算法在应对遮挡情况时能够更好地自适应调整学习率,来应对遮挡情形。
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