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桂林电子科技大学硕士学位论文 红外图像目标检测与跟踪算法研究及实现
摘要
在现代预警系统中，多传感器相互辅助组网受到广泛重视，其中被动式红外传感器有着其他传感器（如雷达，光学传感器）不可替代的作用。本文根据武器装备预研课题《红外目标探测搜索与跟踪》的研制要求及红外目标图像的特点，着重研究了红外目标检测和目标跟踪的相关算法，给出了红外目标检测与跟踪的实现方案。在目标检测部分，首先采用全局运动估计算法估计红外探测器的运动模型参数，然后再利用这些运动参数对视频背景图像进行插值补偿变换，最后用改进的差分法检测出目标的位置。实验证明，此方法可以有效地抑制红外探测器移动所带来的背景残留噪声，提高目标检测精度。在目标跟踪部分，主要研究了目前比较新颖的粒子滤波算法。在此基础上，采用了一种基于粒子滤波理论的相关跟踪方法，即以传统的灰度模板为目标描述形式，用粒子加权和表示目标状态参数的估计值，由相关值确定粒子的权值。纳入粒子滤波跟踪框架的相关方法，既继承了相关跟踪直观实用的特点，又体现了粒子滤波“多峰”跟踪的优点，大大提高了跟踪的鲁棒性。因此，本文采用的目标跟踪方法，不仅在鲁棒性上大大优于传统的穷举搜索相关跟踪方法，而且由于采用粒子集模型能更好的表示概率分布，使得该模型能应用于非线性、非高斯的分布场合，比卡尔曼滤波算法具有更广泛的应用范围。
关键词：红外目标；运动估计；背景补偿；粒子滤波；相关跟踪.

目录
摘要I
Abstract II
第一章绪论1
1.1 研究背景及意义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 红外目标检测与跟踪国内外研究现状. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2.1 红外目标检测. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 红外目标的跟踪. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 主要工作及论文结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
第二章红外目标检测与跟踪的处理流程6
第三章红外序列图像运动目标检测9
3.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2 差分法检测目标. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2.1 基本差分法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2.2 改进差分法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.3 视频运动目标检测模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3.1 三维空域中探测器成像模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.2 探测器运动参数模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.4 图像序列背景运动实时估计与补偿技术方案. . . . . . . . . . . . . . . 16
3.4.1 样本点的选取方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.4.2 全局运动参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.4.3 运动矢量估计算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.4.4 背景运动补偿. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.5 红外图像序列中运动目标检测算法流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.6 试验结果与分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.7 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
第四章粒子滤波与视觉跟踪25
4.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.2 贝叶斯滤波原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.3 基于贝叶斯估计的几种跟踪算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.3.1 卡尔曼滤波器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
{ III {
桂林电子科技大学学位论文
4.3.3 Uncented卡尔曼滤波(UKF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.3.4 几种滤波算法的分析比较. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.4 粒子滤波器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.4.1 贝叶斯重要性采样（BIS） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.4.2 序列重要性采样（SIS） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.4.3 重采样. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.5 基于粒子滤波的视频跟踪框架. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.1 跟踪的目的. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.2 目标的先验特征. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.3 系统状态转移. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.4 系统观测. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.5.5 后验概率的计算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.5.6 粒子重采样. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.6 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
第五章基于粒子滤波的相关跟踪38
5.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2 相关跟踪. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2.1 目标模板的描述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2.2 相关值计算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2.3 目标的运动模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.2.4 匹配量的搜索. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.3 基于粒子滤波的相关跟踪方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3.1 相关跟踪的目的. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3.2 目标的先验知识. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3.3 系统状态转移. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.3.4 系统观测. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.3.5 计算后验概率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.3.6 重采样. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.4 基于粒子滤波的相关跟踪的流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.5 实验结果与分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.6 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
第六章总结与展望51
6.1 工作及成果总结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.2 今后研究方向. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
参考文献52
{ IV {
致谢57