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基于人眼视觉非均匀特性的实时粒子滤波跟踪方法

陈义, 孙小炜, 李言俊

陈义, 孙小炜, 李言俊. 基于人眼视觉非均匀特性的实时粒子滤波跟踪方法[J]. 红外技术, 2010, 32(11): 621-624,635. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2010.11.001
引用本文: 陈义, 孙小炜, 李言俊. 基于人眼视觉非均匀特性的实时粒子滤波跟踪方法[J]. 红外技术, 2010, 32(11): 621-624,635. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2010.11.001
shu
CHEN Yi, SUN Xiao-wei, LI Yan-jun. Real-time Particle Filter Tracking Method Based on Human Vision Non-uniform Characteristics[J]. Infrared Technology , 2010, 32(11): 621-624,635. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2010.11.001
Citation: CHEN Yi, SUN Xiao-wei, LI Yan-jun. Real-time Particle Filter Tracking Method Based on Human Vision Non-uniform Characteristics[J]. Infrared Technology , 2010, 32(11): 621-624,635. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2010.11.001
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基于人眼视觉非均匀特性的实时粒子滤波跟踪方法

  • 西北工业大学航天学院,陕西,西安,710072

  • 西安应用光学研究所,陕西,西安,710065

  • 西北工业大学

  • 西安应用光学研究所

基金项目: 国家自然科学基金(60575013)%航天支撑基金(N7CH0009)%西北工业大学研究生创新实验中心资助
详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

Real-time Particle Filter Tracking Method Based on Human Vision Non-uniform Characteristics

摘要

    摘要
  • 摘要: 由于在成像制导过程中需要实时处理大量的信息,为了在尽可能保留有效信息的情况下降低计算量,采用了一种人眼视觉非均匀采样模型--对数极坐标模型,来压缩信息量以提高计算速度;另外,由于对数极坐标变换对目标形状具有旋转和缩放不变性,在跟踪非刚性目标时该模型能表现出很好的稳健性;考虑到复杂环境中目标跟踪包含强噪声和强杂波,而且目标模型是非高斯非线性的,针对这些问题,在人眼非均匀采样模型的基础上,将基于目标强度特征的Mean shift跟踪方法与粒子滤波相结合,将Mean shift算法用于采样粒子滤波,有效地降低了抽样的粒子数,并对算法进行了数字仿真;实验结果表明,该方法能够有效抑制匹配点漂移,并且降低目标跟踪的计算量,是一种稳健的目标跟踪方法.
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