【摘 要】
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为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征
【机 构】
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第二炮兵工程大学908教研室; 武警工程大学信息工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61102170)资助项目
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为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统相关滤波的基础上,引入多特征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最终得到能够表征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的实验结果表明,和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有效应对相似虚假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下的红外目标跟踪。
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