红外序列图像目标跟踪的自适应滤波方法

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1、第!"卷第#期红外与激光工程$%%&年’%月()*+!",)+#!"#$%$&’()"*(+),&$(-"./"&&$/".((!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!-./+$0%&红外序列图像目标跟踪的自适应!"#$"%滤波方法高璐!张大志!田金文"华中科技大学多谱信息处理技术国防重点实验室!湖北武汉123%&4#摘要!提出了一种用于动态序列图像目标跟踪的自适应56*768滤波方法$该方法用函数估计的思想估计目标的当前运动模型!同时实时修改滤波器的统计模型!并将最小二乘支持向量机应用于对当前目标运动模型的估计$实验表明!此种改进

2、的56*768滤波器的算法在跟踪机动目标时具有良好的性能$关键词!目标跟踪%红外序列图像%56*768滤波%自适应滤波%运动模型估计%最小二乘支持向量机中图分类号!9:2;<文献标识码!=文章编号!<33&>$$&""$33&&3?>3&$;>34!"#$%&"’()*++,-*./%&0-123"%-4-5+/#67-89-%:/8+2,@=-ABCDE=,@F6!GHIC9J=,KI8!LM8NO/6/MA6P)Q6/)QR)STB*/I!UVM./Q6*J8S)Q76/I)8:Q).MUUI8W9M.H8)*)WIMUCEB6GH)8WX8IYMQUI/R

3、)SO.IM8.M68Z9M.H8)*)WRC[BH684233&4CHI86];’1+,<=+>96QWM//Q6.^I8WH6UPMM8LIZM*R6VV*IMZI87I*I/6QR68Z.IYI*SIM*ZU+=86Z6V/IYM56*768SI*/MQ6*W)QI/H7IUZMU.QIPMZS)Q7)YI8W)P_M.//Q6.^I8W+OB.H6VVQ)6.HBUMUSB8./I)8MU/I76/I)8U/Q6/MWR/)MU/I76/M/HM7)YM7M8/7)ZM*U)S/HM/6QWM/+AO!O(TIU6VV*IMZ/)MU/I76/M/HM

4、7)YM7M8/7)ZM*U)S/HM/6QWM/68Z/HMU/6/IU/I.6*7)ZM*U)S/HMURU/M7+‘aVMQI7M8/6*QMUB*/UUH)L/H6//HM6VVQ)6.HH6U6U6/IUS6./)QR/Q6.^I8WVMQS)Q768.MI8.6UM)S7)YI8W)P_M.//Q6.^I8W+76?@",31>-P_M.//Q6.^I8WbJ8SQ6QMZI76WMQRUMQIMUb56*768SI*/MQb=Z6V/IYMSI*/MQbT)YI8W7)ZM*MU/I76/I)8bAO!O(TA引言型事先难以确定(也就是说’当目标存

5、在着未知的机动时’56*768滤波器的性能会变得很糟(OI8WMQ首跟踪问题被认为是一个概率推理问题(一般被抽f$g先提出了基于模型的自适应滤波器’他将机动目标象为三个步骤!N’]根据过去的观测值对当前状态做的未知输入当作相关白噪声过程来处理(也有人将未预测"N$]根据当前的观测信息获取目标的状态"N2]知输入作为扩展的状态向量对待(但是’在很多情况f

6、额外的估计过程加入到标准的56*768滤波器f2g所假定的条件是困难的(比如说’目标运动的数学模当中(也有人提出了所谓的机动目标*当前+统计模收稿日期!$33">’’>3c"修订日期!$33&>3$>3’基金项目!国家自然基金资助项目#!"#$%"&’$作者简介!高璐%’;c’>&’男’湖北武汉人’硕士生’主要研究方向为模式识别和计算机视觉(‘76I*dW6))^’3ceU)HB+.)7导师简介!田金文()*!+,-’男’河北秦皇岛人’教授’博士生导师’博士’长期从事遥感图像信息处理)流媒体技术及其应用)小波变换理论及其应用)图像数据压缩)目标检测与识别)增强现

7、实与计算机软件仿真等方面的研究(‘76I*d_L/I68$333eUI86+.)7otherk>!E红外与激光工程第!"卷型!进行机动目标跟踪的#$%&$’滤波器设计!构造自适应滤波器%()*+,适应滤波方法"文中展开这个思路!用过去若干个设系统的状态转移矩阵为时间的函数’"4"-)3%时刻的状态估计结果!估计目标#当前$的运动模型%!!根据过去的*状态的估计值!由+-"9"*534"+-"*53从而实时修改#$%&$’滤波器的结构!达到一定的自!!*5适应的效果"的变形-"4+-"3+-"*533!计算出过去几个时刻精确文中将讨论一种基于最小二乘支持向量机-.

8、/!的状态转移矩阵"-"