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基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法

杨悦,  刘兴淼,  郭启旺,  薛福来,  刘钧

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文章导航 > 红外技术  > 2013 >  (6): 350-354,363
杨悦, 刘兴淼, 郭启旺, 薛福来, 刘钧. 基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法[J]. 红外技术, 2013, (6): 350-354,363.
引用本文: 杨悦, 刘兴淼, 郭启旺, 薛福来, 刘钧. 基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法[J]. 红外技术, 2013, (6): 350-354,363.
shu
YANG Yue, LIU Xing-miao, GUO Qi-wang, XUE Fu-lai, LIU Jun. Infrared Object Matching Tracking Algorithm Based on Improved Mutual Information[J]. Infrared Technology , 2013, (6): 350-354,363.
Citation: YANG Yue, LIU Xing-miao, GUO Qi-wang, XUE Fu-lai, LIU Jun. Infrared Object Matching Tracking Algorithm Based on Improved Mutual Information[J]. Infrared Technology , 2013, (6): 350-354,363.
shu

基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法

  • 四川大学软件学院,四川 成都,610065

  • 西安卫星测控中心,陕西 西安,710043

  • 四川大学

  • 西安卫星测控中心

基金项目: 中国博士后科学基金资助项目，编号20080441274。航空科学基金资助项目，编号20080112005。
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Infrared Object Matching Tracking Algorithm Based on Improved Mutual Information

    摘要
  • 摘要: 红外图像具有高噪声、低分辨率的特点，使图像特征提取时很难达到一致，并且图像的损失较大。针对传统互信息只考虑图像灰度信息而忽略了像素之间空间位置相互关系的缺点，同时考虑像素灰度值及其对应梯度的信息，将图像的空间信息通过灰度-梯度联合矩阵引入到互信息的计算过程，提出一种基于梯度联合互信息量测度的红外目标匹配跟踪算法。仿真实验结果表明该算法不仅收敛性强、跟踪稳定，而且具有匹配跟踪精度高的特点，在目标出现遮挡时也能很好的跟踪目标。
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