【摘 要】
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针对低信噪比(SNR<3 d B)场景下弱小目标跟踪问题,提出了改进的粒子滤波跟踪方法。本文首先通过空间位置加权的方式来获取灰度特征,并将邻域运动模型和灰度概率图相结合来获
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所,电子科技大学光电科学与工程学院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571096)~~
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针对低信噪比(SNR<3 d B)场景下弱小目标跟踪问题,提出了改进的粒子滤波跟踪方法。本文首先通过空间位置加权的方式来获取灰度特征,并将邻域运动模型和灰度概率图相结合来获取弱小目标运动特征,然后构建灰度与运动特性的联合观测模型来计算粒子权值。同时在跟踪过程中考虑到目标的灰度分布特性并不稳定,加入了自适应更新参考目标灰度模板的策略,最后采用几组真实场景来验证本文算法的跟踪效果。实验证明:和传统算法相比,本文算法增强了低信噪比(SNR<3 d B)场景下红外弱小目标跟踪能力。
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