强背景噪声下红外目标的鲁棒性跟踪算法

• 作者: 刘上乾 秦翰林 高国旺
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 红外目标 边缘检测 Mean Shift方法 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 1098-1102
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2010.06.021

摘要

提出了一种将边缘检测与改进Mean Shift 算法相结合的红外目标跟踪算法.初选了原始红外图像边缘后,再利用非线性边缘检测算法进行处理,有效地消除了原始红外图像中的大部分噪声,并能获取高质量的图像边缘信息.在此基础上,采取更新目标模型、目标模板背景加权以及候选目标区域核加权的方式改进Mean Shift算法,以增强Mean Shift算法跟踪目标的稳定性及对背景噪声的鲁棒性,从而实现强背景噪声下运动红外目标的快速、准确跟踪.实验结果表明,该算法不仅计算量较少,提高了跟踪速度,而且对背景噪声有很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘上乾	西安电子科技大学技术物理学院	128	1852	22.0	36.0
2	高国旺	西安电子科技大学技术物理学院	37	215	9.0	13.0
4	秦翰林	西安电子科技大学技术物理学院	45	505	16.0	19.0