多模序列图像目标跟踪的特征融合粒子滤波实现

多模 序 列 图像 目标 跟踪 的特 征 融合 粒 子 滤 波 实 现
史德 琴 ， 李俊 山‘ 耿 志 席 涛。 刘 军霞４ 汪云飞 ， ， ， ，
（．第二炮 兵工程学 院 ４ ３教研室 ， １ ０ 陕西 西安卫 星测控 中心 ， 陕西 西安 西安 ７０ ２ ；．空军工程 大学工程 学院 ， １０ ５ ２ 陕西 西安 郑州 ４ ００ ） ５ ０ ０ ７０ ３ ； １０ ８ ３ ７０ ４ ；．河南省军 区 自动化 站 ， １０ ３４ 河南
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中 图分类 号
Ｔ３１ Ｐ ９
文 献标 识码
Ａ
文章 编号
１０ ３ １ （０ １ ０ ０ ６ — ６ ０ ９— ５ ６ ２ １ ）５— ０ １ ０
科学技术的飞速发展使现代战争中攻防对抗 日益激烈 ， 精确制导武器攻击时遇到的对抗层次越来越多， 对抗手段越来越高明 ； 加上 目 标的隐身 、 低空、 超低空高速突防及多方位 、 饱和攻击战术的使用 ， 当前采用 使 单一制导方式的精确制导武器难以完成作战使命 ， 因而 ， 发展多模复合制导方式 已迫在眉睫 ； 同时 ， 发展智能 化多模复合导引头业已成为各军事强国争夺的制高点。 随着红外探测技术和红外信息处理技术 的飞跃发展 ， 红外成像传感器 因具有全天候 、 穿透力强 、 作用距 离 远 等诸 多优 点 ， 已被广 泛应 用 于 精 确制 导 武 器 的 （ 的 ） 引 头 ， 成 为多 数 复合 导 引头 的基 础 。而 可 现 寻 导 并 见光图像能给 出目标丰富的颜色、 纹理 、 轮廓等特征 ， 在近距离对 目标跟踪 、 识别时具有明显的优势 ， 因此 ， 将 可见光与红外成像传感器进行集成 ， 从而构成可见光／ 红外双模复合导引头是提高精确制导武器性能的一个 重要方 向¨ 。但是 ， Ｊ 基于多模复合导引头的多源信息融合技术 ， 依然是制约导引头性能的关键因素。 近年来 ， 人们将粒子滤波技术应用于序列图像 目标跟踪开展 了大量的研究工作 Ｊ 并验证 了该项技 ， 术在视觉跟踪 中的有效性。本文针对可见光／ 红外双模复合成像制导 中目标融合跟踪技术展开研究 ， 基于多
特征融合的粒子滤波算法 ， 首先分别在可见光、 红外序列 中， 根据状态层次采样方法 ， 实现 目标多视觉特征融 合跟踪 ， 然后按照 自适应加权平均思想 ， 实现多信源 目标融合稳健跟踪 。
１ 粒子滤波算法
近年来 ， 为了更好地处理视觉跟踪中的非线性、 非高斯的动态系统状态估计问题 ， 人们将粒子滤波（ ａ— Ｐｒ
作者 简介 ： 史德琴 （ ９０一） 女 ， １７ ， 河北涿鹿人 ， 博士生 ， 主要从事 图像处理 、 视觉 目标跟踪研究 ．
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６ ２
空军工程大学学报 （ 自然 科学 版 ）
假定 目标状态演化是马尔科夫过程 Ｐ Ｘ ｌ 一） （ 且观测值 ｛ ， ， ， 相互独立 ， ｚ ｚ … ｝ 给定状态转移先验概 率 ｐ Ｘ Ｉ ） （ Ｘ 和观测似然函数 ｐ ｌ ） 根据贝叶斯理论可以求得后验概率分布 ： （ ： ， ｚ
Ｐ Ｚ Ｉ Ｊ（ ｌ ｋ ）（ ｋ ｚ： ）Ｘ （ Ｘ ）Ｐ 瓦 — Ｐ Ｘ一Ｉ ｌ ｄ 川 Ｘ１ １
Ｐ Ｘ ｌ ） ＝■————— ———————————————一 （ 。 ： ｚ （） １
ｆ（ Ｉ Ｊ Ｘ Ｘ一 ｐＸ Ｉ ｍ。ｄｋｄ ｐ 瓦） （ｋ ｋ）（ 一 Ｘ一 Ｘ ｐ ｌ 。 ｚ ）
ｔｌ Ｆｔ ） ｉｅ ｉｅ 算法应用到计算机视觉领域。它以 Ｍ ｎ ａｏ随机模拟理论为基础， ｃ ｌｒ ｏｔＣｒ ｅ ｌ 用一组加权随机采样 ｛： ，
Ｗ｝ 。 表示系统状态后验概率分布 ｐ ｘ １ （
收稿 日期 ：０ １ ０ ２ １ — ５—１ ５
） 。
基金项目： 自 国家 然科学基金资助项 目（１７０５ ６０５２ ）
摘 要 针 对 图像 制 导 中信 息 的模 糊 性和 不 确 定 性 问题 ， 多源 信 息 融合 技 术 应 用 于 红 外／ 见 将 可
光双模复合成像制导。采用方差 比测量的方法将特征选择问题转化为一个两类判别 问题 ， 并引 入 自适应特征选择机制 ； 通过计算 目标和背景 间不 同特征分布直方 图对应 的似然比， 在高维特 征空间中选择 ４个判别性较好的特征 区分 目标和背景 ， 根据 ｂｈｔｃａ ｙ ａａａｈｒ ａ距离建 立跟踪所 需 ｔ ｙ 的观测似然 函数 ， 在粒子滤波 的框架下实现 了算法对单模序列 图像 中目标 的跟踪； 引入跟踪性
第ｌБайду номын сангаас２卷第 ５期
２１ ０ １年 １ ０月
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报（ 自然科 学版 ）
Ｖ０ ． ２ Ｉ １ Ｎｏ ５ ．
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Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｉ Ｏ Ｃ Ｎ ＩＥ ＲＮ ＮＶ Ｒ ＩＹ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳ ＩＮ ＥＥ Ｉ Ｏ Ｏ Ｒ Ａ ＦＡＲＦ Ｒ ＥＥ ＧＮ Ｅ ＩＧＵ ＩＥ Ｓ （ Ａ Ｕ Ａ ＣＥ Ｃ ＤＴ Ｎ） Ｔ Ｉ
能 品质度 量 因子 和加 权 融合 策 略衡量 多信源 下对 目标 的跟 踪性 能 ， 实现 对双 模 序 列 图像 中 目标
的稳健跟踪， 解决 了单一信源在特定 因素下跟踪性能不理想 的缺 陷， 提高 了算 法性能。仿真实
验结 果验 证 了算 法 的有 效性 。
关键词 目标跟踪 ； 粒子滤波器 ； 信息融合； 增广 方差比； 图像序列； 品质度量 因子
通常式 （ ） １ 表示的状态后 验概率很难得到其解析解 ， 以人们提出采用提议分布 ｇ Ｘ Ｉ ， 近似 所 （ Ｘ ㈨） 后验分布 ， 从中采样得到一组粒子 （ 样本 ） 并通过加权和的形式逼近状态 后验概率分布。粒子重要性权值 ， 迭 代更 新 如下 ：