基于粒子濾波的紅外目標跟蹤方法研究.pdf

1、紅外成像制導是一種智能型的精確制導技術(shù)，它利用目標與背景之間的紅外輻射差異獲取圖像，通過高速信息處理機對目標圖像進行實時處理，是一種有效的制導手段。紅外圖像目標跟蹤技術(shù)是紅外成像制導系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，隨著現(xiàn)代高技術(shù)條件下戰(zhàn)場對抗的日趨激烈，能夠在復雜的自然背景和干擾條件下對紅外目標進行精確跟蹤成為紅外制導武器面臨的重大挑戰(zhàn)之一。
　　 針對上述問題，本文主要研究了基于粒子濾波及其改進算法的紅外目標跟蹤方法。首先介紹了目標跟蹤前

2、預處理，主要包括圖像增強、降噪濾波方法以及目標分割檢測，并利用紅外實測數(shù)據(jù)對圖像預處理和常用目標分割方法進行實驗分析與比較。其次，介紹了粒子濾波和均值漂移算法，并針對粒子濾波算法跟蹤精度受粒子數(shù)影響的問題，提出了一種基于均值漂移(Mean shift)與粒子濾波相結(jié)合的紅外目標跟蹤改進算法。其在粒子濾波對目標狀態(tài)估計后，采用均值漂移對估計值優(yōu)化，相比傳統(tǒng)的結(jié)合方式，在不降低跟蹤精度的前提下，減少了計算量。同時，引入抗遮擋策略，在目標被遮

3、擋時擴大搜索范圍，確保了對目標的穩(wěn)健跟蹤。最后，針對粒子退化及貧化問題，采用擬蒙特卡洛高斯粒子濾波(QMC-GPF)對目標進行跟蹤。在算法中，省略重采樣步驟，不僅避免了粒子退化，又降低了運算量。為了進一步提高目標的描述能力，充分融合目標的灰度及梯度等空間特征，引入Sigma集對目標進行特征建模，提出了一種基于Sigma集特征描述的擬蒙特卡洛高斯粒子濾波紅外目標跟蹤算法。實驗結(jié)果表明，該算法在跟蹤精度上較傳統(tǒng)的粒子濾波算法有較大的提高，并