基于粒子滤波的双模图像融合自适应跟踪

• 作者: 李静 沈瑞冰 王新民
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 自适应跟踪 图像融合 粒子滤波 品质因子
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 507-509
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对视频跟踪中仅利用目标的单特征容易导致跟踪失败的问题,提出一种基于粒子滤波的可见光与红外序列图像相融合的自适应目标跟踪算法；该算法在粒子滤波跟踪算法框架下,根据单一信源运动目标序列图像的品质因子,利用自适应加权融合策略重构双模序列图像的特征选择机制,建立了基于自适应融合算法的系统观测概率模型和状态空间层次采样多特征融合跟踪算法,实现了对双模序列图像的融合以及对运动目标的稳健跟踪；跟踪试验结果表明,该算法可以有效实现对运动目标的稳健、准确跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新民	西北工业大学自动化学院	188	1307	18.0	24.0
2	李静	西北工业大学自动化学院	53	374	10.0	17.0
6	沈瑞冰		2	10	1.0	2.0