复杂场景目标识别特征分析与跟踪算法研究

发布时间：2023-05-04 03:54

　　由于复杂场景中目标物体易受光照、遮挡影响且目标本身可能发生尺度、姿态等变化,红外图像中的目标识别跟踪面临很大的困难。本文的主要工作是利用实测试验数据,对目标检测识别特征进行分析,针对干扰环境中目标被遮挡时跟踪性能大幅下降的问题,提出了一种改进的抗遮挡跟踪算法,有效改善了红外运动目标跟踪算法的性能。本文首先对实测红外图像中的典型目标、干扰场景区域提取了包括灰度、形状、纹理等各类特征,并采用F检验值、主成分分析法等特征选择方法,通过目标分类性评价选择特征,挖掘出目标表征特征,可为目标检测识别算法的设计提供支撑。针对复杂遮挡条件下,目标区域提取不完善导致跟踪过程中的模板误差,提出了基于光流算法和超像素分割的目标区域提取方法与基于ViBe和帧差法的目标区域提取方法,提高了遮挡条件下目标区域的提取精度。针对传统KCF跟踪算法在遮挡条件下跟踪性能不佳的问题,提出了一种基于相关滤波的抗遮挡运动目标跟踪算法:首先采用光流算法和超像素分割充分提取目标区域,最大程度地减少背景点的干扰,提高目标特征提取的精度;针对单一特征的适应性不足的问题,建立多特征融合的特征表达模板;在对跟踪模板进行更新时,采用相关滤波...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题研究目的及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文结构安排
2 典型自然干扰环境目标检测识别特征分析
    2.1 目标/背景场景特征提取
    2.2 典型场景区域的表征特征集选择
    2.3 本章小结
3 基于核相关滤波的抗遮挡运动目标跟踪问题分析及改进方案
    3.1 基于核相关滤波跟踪算法对遮挡运动目标跟踪问题分析
    3.2 基于光流法的运动目标提取
    3.3 基于VIBE的运动目标提取
    3.4 本章小结
4 干扰环境下的运动目标提取
    4.1 基于光流算法和超像素分割的运动目标提取
    4.2 基于VIBE和帧差法的运动目标提取
    4.3 目标提取实验结果对比分析
    4.4 本章小结
5 基于核相关滤波的抗遮挡运动目标跟踪算法实验分析
    5.1 基于核相关滤波的抗遮挡运动目标跟踪算法
    5.2 抗遮挡运动目标跟踪算法实验分析
    5.3 本章小结
6 全文总结与展望
    6.1 论文主要工作
    6.2 需要进一步研究的工作
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间的科研成果



本文编号：3807899