一种多特征自适应融合的粒子滤波红外目标跟踪方法

摘要：

提出了一种自适应融合颜色特征和边缘特征的粒子滤波跟踪算法.首先,利用粒子滤波的天然框架,选择在红外条件下最能代表目标信息的颜色特征和边缘特征构造目标的多特征模型;然后,根据不同特征对目标与背景的可分性,对多特征模型中各特征分量的权值进行自适应调节;最后,借助动态空间模型,对粒子滤波跟踪算法进行改进,预测粒子的运动状态,从而克服环境突变时跟踪稳定性的影响.实验结果表明,本文算法能克服各种背景杂波及噪声的干扰,并能很好地解决目标在复杂背景下的尺度变化和突变运动带来的困难,保证了跟踪的鲁棒性和稳定性.

关键词：红外、多特征融合、粒子滤波、动态空间模型、目标跟踪

所属期刊栏目：41

分类号：P237.4;TP391.4(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41271398;中央高校基本科研业务费专项资金2042014kf0242,2042014kf0263;The National Natural Science Foundation of China,No.41271398;the Fundamental Research Funds for the Central Universities,Nos.2042014kf0242,2042014kf0263.

在线出版日期：2016-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：598-604