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基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪

王继平,  孙华燕,  章喜

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文章导航 > 红外技术  > 2011 >  33(5): 267-270,274
王继平, 孙华燕, 章喜. 基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪[J]. 红外技术, 2011, 33(5): 267-270,274. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.05.005
引用本文: 王继平, 孙华燕, 章喜. 基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪[J]. 红外技术, 2011, 33(5): 267-270,274. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.05.005
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WANG Ji-ping, SUN Hua-yan, ZHANG Xi. Infrared Small Target Detection and Tracking Based on Improved Particle Filter Algorithm[J]. Infrared Technology , 2011, 33(5): 267-270,274. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.05.005
Citation: WANG Ji-ping, SUN Hua-yan, ZHANG Xi. Infrared Small Target Detection and Tracking Based on Improved Particle Filter Algorithm[J]. Infrared Technology , 2011, 33(5): 267-270,274. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.05.005
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基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪

doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2011.05.005

  • 装备指挥技术学院,北京,101416;65631部队,辽宁,锦州,121000

  • 装备指挥技术学院,北京,101416

  • 《装备指挥技术学院学报》编辑部

详细信息

  • 中图分类号: TP391

Infrared Small Target Detection and Tracking Based on Improved Particle Filter Algorithm

    摘要
  • 摘要: 将粒子滤波算法引入到红外小目标的检测跟踪领域,为解决重要性函数选择和粒子退化问题,结合蚁群搜索算法与粒子群优化算法改进标准的粒子滤波.改进后的粒子滤波能有效减少粒子数,降低运算量,避免了粒子迁移线性化,且无需重采样.分析论证了该算法的基本原理,着重叙述了粒子迁移的过程.通过跟踪实拍红外图像以及仿真图像验证,表明该算法能够成功跟踪信噪比低,背景复杂,运动非线性强的红外小目标,对目标消失、遮挡情况也有一定的适应能力.
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