基于粒子滤波的视频目标跟踪关键技术及应用研究.pdf

西安电子科技大学
博士学位论文
基于粒子滤波的视频目标跟踪关键技术及应用研究
姓名:孙伟
申请学位级别:博士
专业:电路与系统
指导教师:郭宝龙
20090101
摘要特征点易于丢失的问题,提出了一种新的基于预测帧、关键帧结构的目标视频目标跟踪是图像处理、模式识别和精确制导领域的前沿研究课题,其主要任务是跟踪图像序列中的动态目标,理解并描述目标物体的行为,进而控制武器装备。视频目标跟踪技术在无人侦察机战场侦察,巡航导弹末制导,以及对地攻击直升机和主战坦克火力控制系统中有重要的应用。因此,研究视频目标跟踪相关技术具有重要的学术意义和实用价值。视频目标状态的概率分布具有非线性、非高斯、多模态的特点。本文以非线性、非高斯系统的目标状态估计理论为主线,在研究传统的目标跟踪方法的基础上,结合粒子滤波理论和图像处理技术,对目标模型建立、局部特征提取与描述、目标的多特征表达及多源图像融合等几个方面进行了系统地研究;针对其中的多目标跟踪、目标遮挡、目标形变、实时性、多源图像特征融合等问题,结合学术前沿知识和生物视觉特性,研究并提出了新的算法,.提高了跟踪的速度和可靠性。最后综合视频编解码、网络通信、运动目标识别与跟踪技术,采用和等先进器件,设计完成了一种机载远程目标跟踪系统,具有体积小、可靠性高等优点。可广泛应用于视觉导航,导弹防御,海洋监视,战场监视等相关领域。本文的主要工作及贡献如下:芯苛嘶诰植刻卣鞯氖悠的勘旮偌际酰攵源彻饬魈卣鞲俜椒ㄖ跟踪算法虺芇惴。该算法将尺度不变特征点提取和算子描述方法结合,给出了一种新的特征点表示.,减少了特征点数量的同时,提高了特征点集合的显著性。同时将目标局部特征分布与空间运动信息结合,符合视觉动态感知特性,可以快速、准确地跟踪刚性目标。在此基础上,研究了基于粒子滤波的视频目标跟踪方法,并研究了粒子滤波算法的原理和收敛性,针对粒子滤波的权值退化问题、初始化问题、粒子表示问题等研究了提高粒子滤波器性能的关键技术。谰萑ㄖ匾P灾夭裳螅W釉诟鞲瞿勘旮浇植汲氏志奂刺奶氐悖提出用单个粒子滤波器解决多个相似的目标跟踪问题的思路,进而提出了一种伪粒子滤波的多目标跟踪算法虺芇算法8盟惴ǘ粤W拥闹采样结果进行劾喾治觯竦孟嘤δ勘甑牧W幼尤杭弦约跋应的不动点。当聚类核函数带宽选取近于目标区域大小时,聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布的数学期望,最后通过数据关联确定多目标、
架下,提出一种多特征融合的目标跟踪算法虺艸惴。该算法了一种机载远程目标跟踪系统原理样机。该系统实时向地面设备发送系统传输,交互式目标跟踪,实时飞控指令,飞行数据记录等。该系统体积小,的最终状态。无需预知聚类个数,给定核带宽即可完成聚类并确定各目标状态。攵源衬勘旮僦械ヒ恍旁吹贾碌母俨晃榷ㄎ侍猓诓愦瘟W勇瞬ǹ将目标颜色与局部特征信息结合,利用融合后的信息确定粒子的权值,二阶权重更新缓解了粒子退化现象对滤波结果的影响,提高了粒子的置信度和采样效率,降低了经典粒子滤波理论中误匹配导致的错误传播缺陷。与典型的基于边缘特征或颜色信息的粒子滤波器相比,有效的解决了目标形状或颜色模糊而产生的跟踪困难问题,目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪。芯苛硕啻ǜ行畔⑷诤显谀勘旮倭煊虻挠τ茫状谓ǚ较蚯蚋拍钜图像融合,提出了一种基于方向区域特性的非降采样域图像融合算法虺艱惴。该算法基于人类视觉系统特性和多尺度几何分析理论,针对应用较广泛的多聚焦图像和红外图像,在分解后的不同尺度和方向的子带中结合方向区域特性进行融合,将多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像。实验表明,方向区域能更好的匹配多尺度几何分析的特性,具有更强的图像几何特征的表达能力,融合图像很好的保持了原始图像的不同特征,提高了目标跟踪的效率。⑼缤ㄐ拧⒃硕勘晔侗鹩敫偌际酰杓剖迪状态、压缩视频码流和必要的参数,并执行地面控制指令。地面跟踪设备完成目标跟踪任务,通过无线信道向机载设备发送控制指令和数据。该系统为单板结构,采用和等先进器件与设计技术,满足机载设备使用要求。该系统的主要特点有:嵌入式设计,硬件实时压缩与安装方便,可广泛应用于无人机数据通信、视觉导航、海域、战场探视等领域。关键词:粒子滤波目标跟踪图像融合目标跟踪系统图像处理基于粒子滤波的视频目标跟踪关键技术及应用研究
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牵日期~:睦日期三竺望:三:独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所列的内容外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的成果;也不包