本文關鍵詞：基于稀疏編碼直方圖的穩(wěn)健紅外目標跟蹤　出處：《光學學報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 機器視覺 紅外圖像 目標跟蹤 稀疏編碼直方圖 擾動感知模型

【摘要】：充分利用紅外圖像信息建立有效的觀測模型是實現穩(wěn)健紅外目標跟蹤的基礎。影響紅外目標跟蹤結果的因素除可見光目標跟蹤也會面臨的干擾因素之外,還有諸如邊緣和紋理信息缺失、信噪比低和背景噪聲影響等特有因素。提出基于稀疏編碼直方圖(HSC)特征和擾動感知模型(DAM)的紅外目標跟蹤方法,使用K-奇異值分解算法得到過完備字典,利用該字典計算得到每個像素點的稀疏編碼,并組成HSC對目標進行表達,同時通過引入DAM增強算法抗背景干擾能力。該方法充分利用了紅外圖像中運動目標的結構特性,能夠有效去除背景干擾。與其他跟蹤器相比,在VOT-TIR2015數據集上,該方法的精確度和成功率指標分別獲得3.8%和4.4%的提升,具有較高的研究價值和實用價值。
[Abstract]:Making full use of infrared image information to establish an effective observation model is the basis of robust infrared target tracking. There are also missing information such as edges and textures. This paper presents an infrared target tracking method based on sparse coded histogram (HSC) features and disturbance perception model (DAM). The over-complete dictionary is obtained by using the K-SVD algorithm, and the sparse encoding of each pixel is obtained by using the dictionary, and the target is represented by HSC. At the same time, DAM is introduced to enhance the ability of anti-background interference. This method makes full use of the structural characteristics of moving targets in infrared images, and can effectively remove background interference, compared with other trackers. The accuracy and success rate of this method are improved by 3.8% and 4.4% respectively on the VOT-TIR2015 dataset, which has high research value and practical value.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61203076) 天津市自然科學基金(13JCQNJC03500) 河北省自然科學基金(F2017202009)
【分類號】：TN219;TP391.41
【正文快照】： 紅外目標跟蹤廣泛應用于軍事及生產生活中,具有重要的價值。紅外目標跟蹤與可見光目標跟蹤相比,除了需要解決目標形變、發(fā)生遮擋、運動模糊等問題之外,還需要解決更加獨特的問題,比如信噪比低、紋理信息缺乏、背景復雜混亂[1]。這些特有的影響因素使紅外目標跟蹤更具有挑戰(zhàn)性

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本文編號：1433126