红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

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红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要红外图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用，因为其具有隐蔽性和不受光照干扰的特点。

红外图像中的弱小目标检测和跟踪算法是目前研究的热点之一。

本文主要综述红外图像中弱小目标检测前跟踪算法的研究现状，包括传统算法、深度学习算法和集成算法。

传统算法传统的弱小目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。

这些算法主要是针对静态场景下的目标跟踪，对于动态场景下的目标跟踪效果较差。

在红外图像中，目标的纹理和亮度变化较为复杂，所以传统算法在红外图像中跟踪效果不佳。

深度学习算法深度学习算法是近年来应用最广泛的目标跟踪算法之一。

深度学习算法能够自动学习特征，适用于复杂多变的目标跟踪环境。

在红外图像中，深度学习算法也取得了很好的效果。

常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短记忆网络（LSTM）等。

由于这些算法的训练需要大量的标注数据，因此数据量不足时需要结合传统算法来进行跟踪。

集成算法集成算法是将多个跟踪算法集成到一起，以得到更好的跟踪效果。

目前常用的跟踪集成算法是基于多特征融合和多分类器融合的方法。

多特征融合包括将颜色、纹理、轮廓等多个特征融合在一起，使得跟踪算法更具鲁棒性。

多分类器融合则是同时使用多种分类器，如SVM、Adaboost等，对目标进行分类和跟踪。

总的来说，弱小目标检测前的跟踪问题是一个非常重要的研究方向。

虽然深度学习算法在红外图像中的跟踪效果良好，但是由于训练需要大量标注数据，因此在数据量不足的情况下需要结合传统算法进行跟踪。

集成算法也是近年来研究的热点之一，对跟踪效果的提高起到了重要作用。

高帧频红外目标检测跟踪算法研究与实现

The purpose of the paper is to propose suitable dim target detection and tracking algorithms in low signal to noise condition with high real-time and robust characteristic. The work of the paper provides theory foundation and experience support for the engineering implementation of certain high frame frequency IR seeker. The work of the paper mainly focuses on two aspects: first of them is the research work of dim moving target detection technology in IR image sequence; and the second is the research work of dim moving target tracking algorithm and detection algorithms’ performance analysis in IR image sequence.
关键词：红外图像制导，目标检测与跟踪，DSP，FPG
I
Abstract
Abstract
IR target detect and tracking technology takes a great role in industruy control and military army control and guide. Along with the development of modern science and technology, and the requirement of modern war, as the big advantage of IR search and track system, the IR search and track system become the most important precise guide technology.

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究红外图像处理是现代电子信息技术领域的重要分支，广泛应用于军事、航空航天、安防等领域。

而红外目标检测算法作为红外图像处理的核心技术之一，对于提高红外图像处理的准确性和效率具有重要意义。

然而，由于红外图像具有低分辨率、低对比度等特点，使得红外目标检测面临着许多挑战。

因此，对红外目标检测算法进行优化研究具有重要的理论和应用价值。

为了提高红外目标检测算法的性能，研究人员提出了许多优化技术。

首先，基于特征的优化技术是常用的方法之一。

红外图像中目标与背景差异较大，通过提取目标的特征信息可以提高目标检测的准确性。

常见的特征包括形状、纹理和颜色等。

利用这些特征，可以构建适合红外目标检测的分类器，如支持向量机（SVM）和人工神经网络等。

其次，基于模型的优化技术也是重要的研究方向。

在红外目标检测中，目标的形态和结构信息十分重要。

通过建立红外目标模型，可以对目标进行建模和识别，从而实现目标的检测。

常见的模型包括红外目标形状模型和结构模型。

通过将模型与实际图像进行匹配，可以实现目标的检测和定位，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习技术的应用也为红外目标检测算法的优化提供了新的思路。

深度学习技术以其优秀的自动学习和表达能力，已经在图像识别和目标检测等领域取得了显著的成果。

通过使用深度学习模型，可以从大量数据中学习红外目标的特征表示，进而实现目标的准确检测。

基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等，已经取得了令人瞩目的性能。

然而，红外图像处理中的目标检测算法还面临一些挑战和问题。

首先，红外图像的低分辨率和低对比度使得目标的边界模糊，导致目标检测难度增加。

其次，红外图像中的噪声和干扰也会给目标检测带来困扰。

此外，不同红外图像之间的差异性也增加了目标检测算法的复杂度。

针对这些问题，研究人员可以通过引入图像增强和增强对比度的方法来改善图像质量，从而提高目标检测的准确性。

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像处理成为了研究的热点之一。

在红外图像处理中，目标检测与跟踪是重要的关键技术，它们在军事、航天、安防等领域发挥着重要作用。

本文将就红外图像处理中的目标检测与跟踪技术进行探讨与研究。

1. 引言红外图像处理是通过对红外图像的采集、传输、处理和分析来提取所需信息的技术，它广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而在红外图像处理中，目标检测与跟踪是其中的重要技术，它们不仅能够快速、准确地识别目标，还能够在目标运动过程中进行跟踪，提供更多有关目标的信息。

2. 红外图像目标检测红外图像目标检测是指在红外图像中寻找感兴趣的目标或区域的过程。

目标检测分为两个主要步骤：目标候选区域生成和目标候选区域分类。

目标候选区域生成是通过一系列的图像处理算法和特征提取方法，识别可能包含目标的区域。

常用的方法包括滑动窗口、特征金字塔等。

而目标候选区域分类则是通过分类器对目标候选区域进行分类，区分出目标和非目标。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

此外，红外图像目标检测中还需要考虑红外图像的特殊性质，比如低信噪比、热噪声等，并对算法进行相应改进，以提升检测的准确性和鲁棒性。

3. 红外图像目标跟踪红外图像目标跟踪是指在连续帧红外图像中追踪目标的位置、形状、运动状态等信息。

目标跟踪可以分为两个主要步骤：目标特征提取和目标位置预测。

目标特征提取是通过对目标的外观、运动等特征进行描述，提取出有区分度的特征向量。

常用的特征包括颜色、纹理、边缘等。

而目标位置预测是通过对目标过去的运动状态进行分析，预测出目标在下一帧的位置。

常见的预测方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

红外图像目标跟踪面临的主要挑战包括目标尺度变化、目标遮挡、背景干扰等，因此需要综合运用多种算法和方法来提高跟踪的精度和鲁棒性。

4. 红外图像处理中的挑战与展望红外图像处理中的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。

红外小目标检测与跟踪算法研究

摘要红外成像技术具有隐蔽性好、抗干扰性能强等优势，已经普遍应用在了军事和民用领域中。

在实际应用中，由于目标距离红外成像系统较远，使得红外目标成像面积小、缺乏形状和纹理特征，导致目标的检测和跟踪非常困难，因而实现对红外小目标准确有效的检测与跟踪是一个重要且艰难的任务。

本文针对红外小目标的独特成像特性，提出通过Tophat算子和改进的Robinson guard滤波器进行融合对红外图像进行预处理，再使用最小错误法阈值分割提取候选红外小目标区域。

在提取候选红外小目标区域的基础上，本文提出了两种不同思路的检测红外小目标的方案，一种是基于传统的滤波思路的多滤波融合红外小目标检测算法，利用红外小目标的成像独特性结合Unger平滑滤波将真实红外小目标从候选区域中提取出来；一种是基于深度学习卷积神经网络ITNet的红外小目标检测算法，利用ITNet网络将真实红外小目标从候选目标中识别出来，当处理对象是红外视频序列时使用多目标关联滤波进一步剔除伪红外小目标，降低虚警率。

基于管道滤波的思路提出利用小目标检测结果进行多目标数据关联跟踪，建立多目标数据关联矩阵进行多目标状态分析完成多目标跟踪任务。

当小目标消失或者成像变弱未检测到时采用粒子滤波算法预测小目标的相关参数，在预测目标点邻域附近对局部图像区域利用单尺度Retinex算法增强后进行分割判断目标是否存在。

将本文的检测与跟踪算法结合起来在多场景下与多种算法进行性能对比，实验结果表明本文提出的算法能在不同背景图像下达到很高的检测精度，即使当目标淹没于背景时也能将其跟踪并检测到。

关键词：红外小目标；多滤波融合；卷积神经网络；多目标数据关联；检测；跟踪AbstractInfrared imaging technology has many advantages such as well-concealment and strong anti-interference ability,it gets a widely use in the military and civilian applications fields.In practical applications,because of the long imaging distance,the infrared targets are small and lack of shape and texture features,thus making target detection and tracking very difficult.Therefore,achieving accurate detection and tracking of infrared small targets is an important and difficult task.In this thesis,it is proposed by using Tophat operator and improved Robinson guard filter to suppress background of infrared images,and using adaptive threshold segmentation to extract the candidate infrared small target regions.On the basis of extracting the candidate infrared small target regions,this thesis proposes two different approaches to detect infrared small targets,one is multi-filters fusion infrared small target detection algorithm based on traditional filtering ideas,the true infrared small targets are extracted from the candidate region by combining the Unger smoothing filter with the imaging uniqueness of the infrared small targets.The other is ITNet(Infrared Target Network)infrared small target detection algorithm based on the deep learning convolution neural network(CNN),and using ITNet networks to identify true infrared targets from candidate targets.When infrared video sequences are processing,using multi-object association filter to further remove the pseudo-infrared small target,lower the false alarm rate.Based on the idea of pipeline filtering,this thesis proposes a multi-objective data association tracking algorithm with small target detection results, and establishes multi-objective data association matrix for multi-objective state analysis to complete multi-object tracking task.When the small targets disappear or target dimming,the motion parameters of the small targets are predicted based on the particle filter algorithm.The local area of the dim targets is enhanced by the Retinex algorithm to determine whether the dim targets exist.The experimental results show that the algorithm proposed in this thesis achieved high detection accuracy under different background images,even when the target is submerged in the background,it can be used to analyze the performance of the algorithm.Key words：Infrared small targets;Multi-filters fusion;CNN;Multi-objects association filter;Detection;Tracking目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3论文的结构安排 (7)2红外小目标检测任务2.1目标检测任务 (10)2.2红外小目标检测任务 (12)2.3本章小结 (15)3红外小目标候选区域提取3.1红外图像背景抑制滤波 (16)3.2获取红外小目标检测候选区域 (21)3.3本章小结 (25)4基于多滤波算法融合的红外小目标检测4.1小目标提取 (27)4.2基于多滤波算法融合的红外小目标算法 (32)4.3实验结果与分析 (33)4.4本章小结 (35)5基于卷积神经网络的红外小目标检测5.1卷积神经网络 (36)5.2基于卷积神经网络的红外小目标检测 (38)5.3实验结果与分析 (41)5.4本章小结 (44)6基于粒子滤波预测的红外小目标跟踪6.1粒子滤波状态预测 (46)6.2单尺度视网膜皮层图像增强 (49)6.3多目标数据关联跟踪算法 (50)6.4实验结果与分析 (54)6.5本章小结 (57)7总结与展望7.1全文总结 (58)7.2未来展望 (59)致谢 (61)参考文献 (62)附录：攻读硕士期间发表的论文 (67)1绪论1.1研究背景及意义运动目标检测与跟踪方法的研究和应用是计算机视觉领域的一个重要研究方向，当前已经拥有诸多应用，早期运动目标检测与跟踪技术会被应用到人体识别、导航避障以及监控系统等这些传统领域[1]，现今随着人工智能、大数据的高速发展运动目标检测与跟踪技术也应用到了前沿的自动驾驶、机器人、无人机等新兴领域。

基于VxWorks的SB／MHT红外跟踪算法改进与实现

了前提；同时它具有性能优越的内核Ｗｉｎｄ和高效的多任务管理与调度机制，Ｗｉ在ｎｄ内核控制转调度，并配合中断管理机制完成多任务的协调运作。本文对Ｓ／ＨＢＭＴ的轨迹预测、门限关联和轨迹评价这三个模块做了简化与改进，并讨论了在Ｖ．ｘＷｏｓｒ操作系统中算法的多任务高效实现的组织方ｋ
ｌｕｅ，Ｓ／ＭＨＴｉｌｍｅｔａｇｔｔｋｎｔｅＶｘｏｋｌｔｒｗｉｎａｋｓｈｄｉｇａｄｉｔｒｕｔｓｒｉｅＢｍｐｅｎｒｅｒｓｏｈＷｒｓｐａｏｍｔｗｉｄｔｓｃｅｕｎｎｎｅｒｐｅｖｃ．ｔｃａｆｈｌ
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｒｇｅｓｄＭＨＴｉｆｒｄｔａｋｎｇｒｈｉｐｏｏｅｎｏｄｒｔｅｒａｆｃｅｃｎｓｒｃ：ｎｔｉａｅ，ａｐｏｒｓｅｒｅｒｃｉｇａｏｔｍｓｒｐｓｄｉｒｅｏｇｔｇｅｔｅｉｎｙｏｎａｌｉｉｔｅＶＷｏｋｅｒｔｎＳｓｅｈｘｒｓＯｐａｉｙｔｍ．Ｔｒｕｈｐｏｒｓｉｇｔｒｅｎｅｆｄｌｏｈｏｇｒｇｅｓｎａｇｔｉｔｒｉｍｏｕｅ，Ｋａｍａｌｒａｄｔａｋｅａｕｔｎｍｏ－ｘｌｎｆｔｎｒｖａｉｄｉｅｃｌｏ
Ｋｅｒｓｉｆａｅｅｒｈａｄｔａｋｎ；Ｓ／ｙｗｏｄ：ｎｒｄｓａｃｒｃｉｇＢＭＨＴ；Ｋａｍａｌｒｒｎｌｎｆｔｉｅ
１引盲
跟踪分析是红外成像跟踪系统的一个组成环节… ，建立在空间滤波、阈值分割和目标分割基础之上。空间滤波提高了图像信噪比；阈值分割分离目标和背景；目标分割提取潜目标向量数据；跟踪分析应用跟踪算法，根据目标运动特性找出其中真实目标点运动轨迹。在ＩｓＲＴ发展过程中，跟踪算法很多。ＤｎｌｏａｄＢＲｉ在１７．ｅｄ９８年提出多假设跟踪算法ＭＴ２，Ｈ＿根据潜目标的帧问匹配来构造假设轨迹，并对轨迹进行评价。由于其计算量巨大，休斯公司提出结构化分支多假设跟踪算法Ｓ／Ｈ，ＢＭＴＪ结构化轨迹，分别记录各条轨迹的状态属性，最后进行轨迹评价和删除。以往跟踪分析算法都是在Ｐｃ机的Ｗｉｏｓｎｗ操ｄ作系统平台上实现的，ｎｏｓ时性不高；时Ｗｉｗ实ｄ同Ｐｃ机作为分立的系统存在与其他系统模块的接口协调问题。这里选择ＶＷｏｓ内嵌操作系统作为ｘｒｋ算法实现的平台，这是因为ＶＷｏｓ以很方便的ｘｒ可ｋ嵌入到ＳＣ平台，Ｏ为跟踪系统的ＳＣ片上实现提供Ｏ

基于红外成像的光学成像目标跟踪技术研究

基于红外成像的光学成像目标跟踪技术研究在光学成像领域，目标跟踪是一个非常关键的技术。

目标跟踪技术的作用是对物体在运动过程中进行准确的追踪，以便取得更加清晰的图像。

而随着科技的不断发展，红外成像技术逐渐成为一种非常受欢迎的技术，基于红外成像的光学成像目标跟踪技术也得到了广泛的应用。

本文将介绍基于红外成像的光学成像目标跟踪技术的相关研究。

一、光学成像目标跟踪技术的基本原理光学成像目标跟踪技术主要利用摄像机对物体进行连续采集，然后对这些采集的数据进行处理和分析来完成目标的跟踪。

光学成像目标跟踪技术的基本原理是通过对物体进行数字图像分析，找出该物体的属性并计算它们来完成跟踪。

在这个过程中，目标跟踪算法非常重要，它负责识别和跟踪图像中的目标。

目标跟踪算法基于计算机视觉技术，主要分为两部分，即特征提取和运动估计。

其中，特征提取的目的是确定目标的位置，而运动估计则是利用物体在目标跟踪过程中的运动信息来确定其当前的位置。

基于红外成像的光学成像目标跟踪技术是基于红外成像技术的原理而开发的。

红外成像技术主要利用物体发出的红外辐射完成图像采集。

这种技术比传统的成像技术更加高效，因为它可以在极度寒冷或黑暗的环境下实现目标跟踪。

基于红外成像的光学成像目标跟踪技术主要分为两类：主动红外成像目标跟踪和被动红外成像目标跟踪。

其中，主动红外成像目标跟踪是指向目标发出红外光来进行辐射采样，而被动红外成像目标跟踪则是利用物体自身发出的红外辐射来进行图像采集。

二、基于红外成像的光学成像目标跟踪技术的应用基于红外成像的光学成像目标跟踪技术在各个领域都有着广泛的应用。

在航空航天领域，该技术被用于监测空间试验器的载荷、提高飞行器的自主导航能力等方面。

在军事领域，基于红外成像的光学成像目标跟踪技术被用于边界监视、非常规攻击检测等任务中。

此外，在医疗领域，该技术被用于人体热像学检测和诊断。

在智能交通系统中，该技术被用于交通管理、汽车识别和追踪。

《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪在军事、安全监控和智能交通等领域具有越来越广泛的应用。

然而，由于复杂背景条件下的红外小目标通常具有尺寸小、亮度低、动态性强等特点，导致其检测与跟踪面临极大的挑战。

因此，研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，对于提高红外成像系统的性能和增强目标识别能力具有重要意义。

二、红外小目标检测算法研究2.1 背景抑制与预处理在复杂背景下，通过采用适当的背景抑制算法可以有效地去除噪声干扰和杂波影响，为后续的检测与跟踪提供可靠的图像信息。

常见的背景抑制方法包括空间滤波、时间滤波等。

预处理阶段还包括图像灰度化、直方图均衡化等操作，以增强目标的对比度和清晰度。

2.2 目标检测算法针对红外小目标的特性，常用的检测算法包括基于形态学的方法、基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法等。

其中，基于形态学的方法可以有效地提取出目标的形状特征；基于边缘检测的方法可以准确地检测出目标的边缘信息；而基于区域生长的方法则可以自动识别并提取出感兴趣的区域。

在实际应用中，根据不同的场景和需求选择合适的检测算法是关键。

三、红外小目标跟踪算法研究3.1 特征提取与表示在红外小目标跟踪过程中，提取目标的特征信息是实现准确跟踪的关键。

常用的特征包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。

此外，为了适应目标的动态变化，还需要对特征进行实时更新和优化。

3.2 跟踪算法选择与实现针对红外小目标的特性，常用的跟踪算法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于机器学习的方法等。

其中，基于滤波的方法如卡尔曼滤波器可以有效地估计目标的运动轨迹；基于相关性的方法如均值漂移算法可以快速地找到目标的位置；而基于机器学习的方法如支持向量机、神经网络等则可以自动学习和识别目标的特征信息。

在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的跟踪算法是关键。

四、算法性能评估与优化4.1 评估指标与方法为了评估红外小目标检测与跟踪算法的性能，需要采用合适的评估指标和方法。

红外小目标检测与跟踪算法研究共3篇

红外小目标检测与跟踪算法研究共3篇红外小目标检测与跟踪算法研究1红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测和跟踪是指根据红外图像信息，识别出图像中的小目标，并跟踪其运动轨迹。

这一领域与军事、安防等方面有着重要的应用价值。

针对这一问题，目前已经涌现出了很多相关的研究成果。

红外小目标检测与跟踪技术的研究主要面临着两个关键难题：一是如何从复杂的背景中准确提取出目标；二是如何在目标运动轨迹复杂多变的情况下，实现对目标的快速、准确跟踪。

在红外小目标检测方面，常用的方法主要有基于像素的方法和基于特征的方法。

基于像素的方法是指利用像素的灰度信息进行目标提取，例如常用的背景差分法和帧间差分法。

这些方法简单易于实现，但是对目标和背景的分离要求较高，在存在强烈噪声和变化的情况下效果可能不佳。

相比之下，基于特征的方法则能更好地克服这些问题。

其中，既有基于几何形状特征的方法，如Hough变换、连通区域分析等；也有基于局部纹理、颜色特征的方法，如基于Gabor滤波器、小波变换等方法。

利用人工神经网络可以对进一步的信息抽取，从而提高检测性能。

这些方法对目标的提取效果较好，但是对搜索速度和目标方向变化较快的情况下稳定性还有待进一步提高。

针对红外小目标跟踪问题，目前常用的方法主要有基于模型预测的方法和基于特征匹配的方法。

基于模型预测的方法即通过先验知识，构建出目标的运动模型，再通过运动模型预测目标在下一帧中的位置，从而实现对目标的跟踪。

该方法具有较强的鲁棒性和准确性，但是需要较多的先验知识和手工定义。

基于特征匹配的方法则是利用图像中不同区域之间的共性特征，如颜色、纹理等信息，实现对目标的跟踪。

该方法容易实现，但对目标的选择、特征提取等方面存在较大的挑战。

除此之外，还有一些新兴的算法应用在红外小目标检测和跟踪中，如卷积神经网络（CNN）和深度学习等技术。

这些方法通过检测和跟踪的联合优化，实现了对目标的更加准确和稳定的跟踪。

在将红外小目标检测和跟踪技术广泛应用于实际工程中时，我们需要考虑实际应用中的问题，如复杂场景下的干扰、恶劣的天气条件等。

一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法

第36卷，增刊红外与激光工程2007年9月V 01．36Su ppl em e n tI n 触r cd 锄d L 舢e r Engi nee 血g‘S 印．2007一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法王睿，国智，李庆波(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京100083)摘要：针对红外图像序列中运动目标的检测问题，提出了一种提高红外图像信噪比的改进双重Top —H at 形态学预处理算法，并通过自适应形态学阈值获得了二值化图像，最后利用序列帧间信息进行管道滤波去除二值化图像的噪声和伪目标，完成多个红外运动目标的自动检测。

实验结果表明，提出的方法有效地保留了运动目标的灰度信息，便于后续的目标识别处理，而且算法在实时性和信、噪比方面的综合效果优于其他几种常用滤波算法。

关键词：运动目标检测；红外图像序列；Top —H at 算子；自适应形态学阈值中围分类号：TP391．41文献标识码：A 文章编号：1007．2276(2007)增(探测与制导)一0141—05D ynam i c t ar get s aut om at i c det ec t i on i n i nf r ar ed i m age basedonenhanced m or phol ogy al gor i t l l mW A N G R ui ，G U o 2撕，LI Q i ng-bof 踟i ns 吐m t e o f i nsm蛐∞t al i 伽sci ∞ce 卸d 0p 眈dec 仃oni cs engi neer ing ，Bei j i ngul l i Vers 时ofAa 啪卸t i c s 觚d A s 廿on “ti cs ，B 蜘啦100083，chi E 曲A bs t r act ：A noV el m e t hod f or i m pm V i ng m e SN R of m e i nfhred 硫ageand det e ct i ng m oV i ng t a 略e t sbas edonm o 叩hol ogi ca l doubl e Tbp —Hat op er at o r w as pr es ent ed ．T hen t he m o 叩h0109y ad 印t i V e m r esh ol d w a s us ed t o obt a i n m e bi na ry i m a ge ．F i nal l y ，t I l e pi pe f i l t er m et hod w a s pr op os ed t o i dent i 匆t l l er ea lI noV i ng t ar get s ．E x 磷溺m ent al r e sul t s not onl y s ho w t hat t hi s m e 也od i s pr ac t i ca l and eas y t o pe rfom ，butal soconf -m t ha tt tle enh anc ed m o 印hol ogy a l gor i t t l m obvi ous l ybe 舵rm an om er 仃adi t i onal f l l t er al gor i m mi f con s i ded ng t he gener al ef 亿ct s of t he pr oces s i ng t i m e and t he SN R of nl e i m a gem erpr oces s i ng ．K ey w or ds ：M ovi ng t 盯get s det ect i on ；In 删i m ages eque nce ；To p —H at ope r at or ；A da 砸V em o 印hol ogy t hr e shol dO 引言红外运动目标检测是红外运动目标跟踪的前提，是近年来计算机视觉研究中的一个热点，在交通监控、导弹末制导、无人机导航等民用和国防领域有着广泛的应用前景。

基于红外图像的目标跟踪技术与研究

基于红外图像的目标跟踪技术与研究近年来，随着红外技术的不断发展和应用领域的扩大，基于红外图像的目标跟踪技术也逐渐受到了广泛关注。

红外图像具有独特的特点，能够在低光照条件下实现目标的准确识别与跟踪，因此在军事、安防、航天等领域具有重要的应用价值。

目标跟踪是指通过连续的图像序列，在目标被遮挡、形变、光照变化等情况下准确地获取目标的位置、速度和运动轨迹等信息。

红外图像在目标跟踪中的应用主要包括两个方面：首先是利用红外图像的独特特点进行目标的检测与识别；其次是通过目标的运动信息进行目标的跟踪与预测。

在红外图像的目标检测与识别方面，研究者们通过提取目标的纹理、形状、边缘等特征，采用机器学习算法如支持向量机、神经网络等进行分类与识别。

同时，还可以借助红外图像的温度信息，结合计算机视觉技术，实现对目标的自动检测与识别。

这些方法不仅能够在复杂背景下准确地检测目标，还具有较高的实时性和鲁棒性。

在目标的跟踪与预测方面，研究者们通过分析目标的运动特征，如速度、加速度等，结合目标的历史轨迹信息，采用滤波算法如卡尔曼滤波、粒子滤波等进行目标的连续跟踪与预测。

此外，还可以借助红外图像的背景建模与更新技术，实现对目标的自适应跟踪，提高跟踪的准确性和稳定性。

然而，红外图像的目标跟踪技术仍存在一些挑战。

首先，红外图像中目标的尺寸、形态和纹理等特征与可见光图像存在较大差异，需要寻找适合红外图像的特征描述方法。

其次，红外图像中目标与背景之间的对比度较低，容易受到光照变化、雨雪等环境干扰，导致目标跟踪的困难。

此外，红外图像的实时性要求较高，需要研发高效的算法与系统来满足实时跟踪的需求。

综上所述，基于红外图像的目标跟踪技术在军事、安防等领域具有广阔的应用前景。

未来的研究还需进一步改进目标检测与识别算法，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，以满足实际应用的需求。

基于目标跟踪的红外触摸屏优化算法

基于目标跟踪的红外触摸屏优化算法作者：周爱国潘强标来源：《计算机应用》2015年第10期摘要：针对现有红外触摸屏多点识别时识别错乱和画图时轨迹毛刺严重等问题，在原有识别算法的基础上，加入了卡尔曼滤波与跟踪门算法结合的目标跟踪算法处理，提出一种新型红外触摸屏优化算法。

该算法通过数据关联中的跟踪门逻辑，将量测值与已有的目标轨迹进行逻辑判断，选择正确的触点信息，剔除伪触点的信息，实现轨迹关联和目标跟踪。

同时在红外触摸屏上建立触点的运动模型上，通过卡尔曼滤波实现轨迹的平滑和一定程度上的轨迹预测。

在红外触摸屏上的测试表明，与原有的识别算法相比，优化算法增加了约3μs单点识别时间，但是提高了轨迹在拐角处的平滑度，减少了拐角处约60%的毛刺。

优化算法有效地修正了红外触摸屏原有的不足，能实现多触点时的轨迹关联和提高轨迹的平滑程度，能提高红外触摸屏绘图时的实际使用效果。

关键词：多点触控；目标跟踪；跟踪门；卡尔曼滤波；轨迹平滑中图分类号： TP334.2文献标志码：AAbstract： Current infrared touch screen has problems in the multitouch recognition and causes zigzag trace when drawing. In order to deal with these problems， an optimal algorithm based on target tracking was presented combined with Kalman filter and validation region algorithm. In data association， the validation region algorithm was used to match the right touch points estimate value with the original target trajectory and delete the wrong touch points estimate value. With the touch point motion model， Kalman filter was adopted for track smoothing and target movement prediction. Compared to the original recognition algorithm， the time of single touch point recognition was added about 3μs by the optimal algorithm， but the smoothness in the trajectory angles was improved and about 60% of the burr amount was decreased. The experimental results show that some problems of the infrared touch screen are solved by the optimal algorithm， the effectiveness for multitouch applications and trajectory smoothness is demonstrated， and the drawing effectiveness on the infrared touch screen is improved.Key words： multitouch； target tracking； validation region； Kalman filter； track smoothing0引言触摸屏是目前最方便、最友好的人机交互方式。

红外小目标检测与跟踪算法研究

红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测与跟踪算法在军事、航空、无人驾驶等领域具有广泛的应用价值。

这些领域常常需要从复杂的背景中准确快速地检测并跟踪目标。

因此，研究红外小目标检测与跟踪算法对于提高系统的智能化和自动化水平具有重要意义。

然而，红外小目标检测与跟踪面临着诸多挑战，如目标尺寸小、背景干扰强、动态变化快等。

传统红外小目标检测方法主要包括基于图像处理的方法和基于特征融合的方法。

基于图像处理的方法通过预处理、滤波、边缘检测等步骤提取目标。

代表性的算法有Canny边缘检测和Sobel算子。

基于特征融合的方法通过融合多种特征，提高目标检测的准确性。

这些特征包括颜色、纹理、形状等，代表性的算法有基于支持向量机（SVM）和神经网络的方法。

现代红外小目标检测方法则主要包括基于深度学习的方法和基于强化学习的方法。

基于深度学习的方法利用卷积神经网络（CNN）自动学习图像中的特征，代表性的算法有YOLO和SSD。

基于强化学习的方法通过训练代理（agent）在环境中进行学习，以实现最优决策，代表性的算法有Q-learning和Deep Q-network（DQN）。

本文研究了一种基于深度学习的红外小目标检测与跟踪算法。

利用高帧率红外相机采集包含小目标的红外图像序列。

接着，通过预处理技术对图像进行去噪、增强等操作，以便于特征提取。

然后，利用卷积神经网络（CNN）对图像进行深度学习，自动学习图像中的特征，并分类出目标和非目标区域。

在跟踪阶段，本文采用基于滤波的跟踪算法，利用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪预测，同时利用互相关算法计算目标的运动轨迹。

通过实验评估本文算法的性能，包括错误率、响应时间和硬件成本等指标。

本文通过对大量实验数据的分析，验证了所提出算法的有效性和可靠性。

在错误率方面，本文算法相较于传统方法具有更高的目标检测准确率。

在响应时间方面，本文算法也具有较快的运行速度，能够在短时间内完成对大量图像的处理。

基于神经网络的红外图像目标跟踪技术研究

基于神经网络的红外图像目标跟踪技术研究近年来，随着科技的不断进步，红外图像技术已经被广泛地应用到军事、工业、医疗等领域。

而红外图像目标跟踪技术就是其中的一项重要研究课题。

一、红外图像目标跟踪技术背景在现代战争中，战场上出现各种各样的瞬息万变的目标，例如：战斗机、坦克、导弹等。

为了能够及时、准确地捕捉和追踪这些目标，目标跟踪技术应运而生。

而基于红外图像的目标跟踪，是目前较为常见的方式。

在红外光谱范围内，许多目标都有明显的辐射特征，因此可以通过这些特征作为目标的识别依据。

然而在实际应用中，由于目标尺度、旋转、形变等因素的影响，基于红外图像的目标跟踪面临着一些困难。

为了解决这些困难，研究人员开始尝试引入神经网络模型进行跟踪。

二、基于神经网络的红外图像目标跟踪技术神经网络是一种高效的模型学习方法，能够模拟人脑神经系统的工作原理，实现对模式的识别、分类和预测等任务。

在红外图像目标跟踪中，研究人员一般采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。

1. 卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，其输入数据可以为图像、视频等。

卷积神经网络最早被用于图像分类，后来发展成为包括图像处理和目标检测等在内的多种任务中的基础模型。

在红外图像目标跟踪中，研究人员可以使用卷积神经网络提取目标特征，然后再将特征输入到线性回归模型中进行预测，以实现目标跟踪的任务。

2. 循环神经网络循环神经网络是一种适用于序列处理的神经网络模型，常用于文本处理、语音识别、股票预测、自然语言处理等领域。

由于循环神经网络可以处理任意长度的序列数据，并长期记忆之前的信息，因此它在红外图像目标跟踪中也发挥了重要作用。

循环神经网络的关键是使用循环节点来传递信息。

在每个时间步骤，循环神经网络会读取整个序列中的一个新元素，并在处理之前将其与前面的状态进行结合。

这种方式可以充分体现出物体在时间上的连续性。

三、应用案例介绍基于神经网络的红外图像目标跟踪技术在军事、工业、医疗等领域中得到了广泛的应用。

华中科技大学硕士学位论文成像跟踪...

华中科技大学硕士学位论文成像跟踪器及其性能评估系统接口的硬件设计姓名:程军申请学位级别:硕士专业:模式识别与智能系统指导教师:张桂林20060508摘要为了对红外成像跟踪算法进行性能评估测试,本文介绍并实现了一种高帧频红外成像跟踪器及其相应的评估系统接口电路的硬件设计。

成像跟踪系统在硬件上采用了 DSP+FPGA的架构,对于低层次的、比较耗时且重复性较多的象素级的图象处理算法采用了 FPGA硬件实现,而对于比较复杂的目标检测及跟踪算法诸如单帧检测、双窗分割、多帧累加、目标标记等采用了 DSP软件开发实现。

同时对采用 FPGA实现图象预处理算法进行了探讨,分析了乒乓操作、流水线操作等较为常见的设计思想,实现了高斯滤波、数学形态学滤波以及直方图统计等图象预处理算法并进行了相关的仿真测试。

对于评估系统的数据传输接口部分,采用了通用串行总线(USB),理论上的极限速度达到可以 480Mbps,能够满足大数据量比如图象数据的实时传输,以及支持热插拔,安装方便,不受 PC机插槽数目的限制,通过一片 FPGA作逻辑电路的核心控制器件,能够实现高帧频传送数字图象数据给红外成像跟踪器进行算法处理及其相应的结果数据回传。

最终完成了整个系统的设计和调试工作,并分析了工作的不足以及提出了一些改进的意见。

关键词:USB DSP FPGA 流水线形态学滤波目标检测I AbstractTo evaluate the infrared imaging track algorithm, a system for infrared imaging trackerand related interface circuit for the tracker capability evaluation system is introducedThe infrared imaging tracker implements the hardware architecture based on DSP and FPGA. FPGA is used to implement the low-level image processing algorithm which is verytime-consuming but repeated a lot, while DSP digital signalprocessor is used toimplement the high-level, complex algorithm such as single frame detecting, imagesegmentation, and target marking. Several kind of logic design method such as ping-pongoperation and pip-line operation is introduced. And the image pretreating algorithm such asGAUSS filter, morphologic filter, statistics of histogram based on FPGA is also discussed,and they have been implemented and verified successfully Universal Serial Bus is adopted in the interface circuit for imaging tracker capabilityevaluation system. It has the ability of transferring data up to speed of 480Mbps in theory,supports hot plug, installed conveniently, and is not limited by the number of PC interfaceA chip of FPGA is used for the logic core controlling. The system can real time transfer theimage data to the infrared imaging tracker and supports result data transferred back. Finally,Whole of the design and debugging job is finished, and the improvement suggestion is alsoproposedKeywords: USB DSP FPGA Pipe-line Morphologic filterObject detectingII 1 绪论1.1 引言图象跟踪在现代社会中的应用越来越广泛,尤其是在军事领域,图象跟踪更发展成为了精确制导中的一项重要的关键技术。

基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究

基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究红外图像处理技术在目标检测和跟踪领域中得到了广泛应用。

随着传感器技术的日益成熟和计算机处理性能的不断提高，基于红外图像的目标检测和跟踪技术成为研究热点。

本文主要介绍基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究。

一、红外图像处理技术简介红外辐射是指波长在0.8~1000微米范围内的光辐射，因其在大气中传播损失小，可以穿透雾、烟和夜间的黑暗，所以被广泛应用于夜视、火控、生命体征监测等领域。

红外图像处理技术是把红外图像传感器采集到的红外辐射图像进行数字处理和分析，从中提取目标信息并进行识别、检测和跟踪。

其主要包括图像预处理、目标检测和跟踪、目标识别等主要步骤。

二、基于红外图像处理技术的目标检测目标检测是指在一张图像中找出其中的目标，并给出它们的位置。

基于红外图像处理技术的目标检测技术主要采用特征检测和机器学习算法相结合的方法。

特征检测是指在图像中寻找具有特定特征的区域。

基于红外图像的目标检测主要采用纹理特征、边缘特征、形状特征等多种特征进行检测。

机器学习算法是指通过大量的样本数据进行训练，学习到从图像中提取特征并进行目标检测的方法。

主要包括支持向量机、神经网络、决策树等算法。

三、基于红外图像处理技术的目标跟踪目标跟踪是指在一段视频序列中，持续追踪图像中的目标，以实现目标在时空上的连续跟踪。

基于红外图像处理技术的目标跟踪主要采用模型跟踪和特征点跟踪两种方法。

模型跟踪是指在目标检测的基础上，通过建立目标的状态模型，实现目标在不同帧之间的跟踪，主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等算法。

特征点跟踪是指在一段视频序列中通过提取目标的特征点，以它们在不同帧之间的运动来实现目标的跟踪。

主要包括SURF、SIFT、FAST等算法。

四、基于红外图像处理技术的应用基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术已经得到了广泛的应用。

其中，主要包括火灾监测、工业安全、安保监控、精准医疗等领域。

红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

sult by median filter
和平均灰度 ;利用平方预测器进行位置预测[3] .
设 f (t) 可以用
f ( t) = b0 + b1 t + b2 t2 ,
(1)
作为最佳逼近 ,且原函数 f ( t) 在 N 个顺序时刻的测
量值为 f ( ti) ( i = 1 ,2 , …, N) . 测量值与逼近值之间的误差为
最后 ,给出如图 3 所示的处理流程图. 2. 5 基于四片 TMS320C6201 的硬件处理结构
TMS320C6201 的主频高达 200MHz ,内含 8 个处
图 3 改进之后的 MHT 算法处理流程图 Fig. 3 The processing architecture of progressed MHT
第 22 卷第 2 期
2003 年 4 月
红外与毫米波学报
J . Infrared Millim. Waves
Vol. 22 , No. 2 April ,2003
红外成像目标跟踪的 M HT 改进算法及其 DSP 硬件实现
赵峰吴常泳李范鸣
(中国科学院上海技术物理研究所 ,上海 ,200083)
A PRO GRESSED MHT AL GORITHM FOR INFRARED TARGET TRACKING AND THE HARDWARE ARCHITECTURE ON DSP
ZHAO Feng WU Chang2Yong LI Fan2Ming
(Shanghai Institute of Technical Physics , Chinese Academy of Sciences , Shanghai 200083 , China)

红外目标检测的形态滤波改进算法及其DSP实现

红外目标检测的形态滤波改进算法及其DSP实现
徐江丰;张涌;汤心溢
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2006(36)8
【摘要】基于数学形态滤波,提出了一种红外小目标实时检测的算法及其DSP硬件实现技术.首先分析了小目标检测过程,并论述了改进的形态滤波检测算法原理,然后根据算法特点提出了在DSP64X的实现方法和过程,最后给出并分析了该算法在红外探测系统中的运行结果.实验结果表明:该方法可以快速、可靠的检测出极低信噪比下的小目标,满足了系统性能指标.
【总页数】3页(P715-717)
【作者】徐江丰;张涌;汤心溢
【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083
【正文语种】中文
【中图分类】TP751;TN215
【相关文献】
1.改进的背景差分运动目标检测算法在DSP上实现 [J], 邱新华;谢云
2.红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现 [J], 赵峰;吴常泳;李范鸣
3.一种单帧图像红外弱小目标检测算法及DSP实现 [J], 周成;季云松;赵毅
4.基于形态滤波与帧间差分的红外点目标检测算法 [J], 闵祥龙;王江安;吴荣华
5.基于国产多核DSP的红外弱小目标检测算法 [J], 孙秀峰
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