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基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪

李斌 李秀红 艾斯卡尔·艾木都拉

李斌, 李秀红, 艾斯卡尔·艾木都拉. 基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪[J]. 红外技术, 2022, 44(7): 659-666.
引用本文: 李斌, 李秀红, 艾斯卡尔·艾木都拉. 基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪[J]. 红外技术, 2022, 44(7): 659-666.
LI Bin, LI Xiuhong, Askar Hamdulla. Infrared Small Target Tracking Based on Super-resolution and Online Detection DSST[J]. Infrared Technology , 2022, 44(7): 659-666.
Citation: LI Bin, LI Xiuhong, Askar Hamdulla. Infrared Small Target Tracking Based on Super-resolution and Online Detection DSST[J]. Infrared Technology , 2022, 44(7): 659-666.

基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪

基金项目: 

新疆维吾尔自治区自然科学基金 2020D01C026

国家自然科学基金 61563049

详细信息
    作者简介:

    李斌(1994-),男,甘肃兰州人,硕士研究生,研究方向:图像处理、自然语言处理。E-mail: bingez@qq.com

    通讯作者:

    艾斯卡尔·艾木都拉(1972-),男,博士生导师,博士,教授,主要从事语音识别与合成,模式识别与图像处理,自然语言处理,信息检索与内容安全方向的研究。E-mail: askar@xju.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Infrared Small Target Tracking Based on Super-resolution and Online Detection DSST

  • 摘要: 红外小目标的相关研究在军事领域的制导、预警和边防间谍无人机检测中极其重要。针对红外小目标的跟踪研究,本文提出了一种基于超分辨率增强与在线检测DSST(Discriminative Scale Space Tracker)的小目标跟踪算法。首先,基于融入红外图像特征的超分辨率重建算法对原始图像进行更新,增强了弱小目标,然后,增强的图像被用作基于在线检测DSST算法的输入,得到响应映射,估计目标位置。实验结果表明,与几种最新算法相比,该算法在准确性方面表现出色。
  • 图  1  本文所提的小目标跟踪框架

    Figure  1.  The small target tracking framework of this paper

    图  2  红外图像的超分辨率处理

    Figure  2.  Super-resolution processing of infrared images

    图  3  扫描网格和相应卷标

    Figure  3.  Scan the grid and corresponding volume labels

    图  4  融合在线学习的DSST

    Figure  4.  Integration of online learning DSST

    图  5  跟踪结果

    Figure  5.  Tracking results

    图  6  精确率和成功率

    Figure  6.  Accuracy and success rate

    表  1  实验数据集

    Table  1.   Experimental data set

    Sequence name Seq.1 Seq.2 Seq.3 Seq.4 Seq.5 Seq.6
    Image size/pixel 256×256 256×256 256×256 256×256 256×256 256×256
    Sequence length/frame 429 341 463 30 349 302
    Target size/pixel 5×5 6×6 5×6 2×2 6×6 2×2
    Noise scale Large Larger Small Large Larger Large
    Object speed/(pixel/frame) 6 115 9 12 15 12
    Target type Airplane Military drone Civilian drone Pixel point Civilian drone Pixel point
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    WU Wencheng, ASKAR Hamdulla. Infrared small target tracking algorithm based on online ensemble learning[J]. Journal of Shanxi University: Natural Science Edition, 2019, 42(4): 755-761. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SXDR201904006.htm
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-04-25
  • 修回日期:  2022-06-04
  • 刊出日期:  2022-07-20

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