【摘 要】
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针对低信噪比下红外图像中的弱小目标检测与跟踪问题,由于噪声的影响,信号不准确,图像不清晰。为解决上述问题,采用基于粒子滤波的检测前跟踪算法,直接利用传感器的原始数据,通过粒子滤波算法得到目标状态的后验概率分布,以目标出现概率作为检测目标的判断准则,检测出真实目标,并估计出目标在空间平面内的准确位置。并在抽取新生粒子时设定一个阈值,有效提高了抽取粒子的质量。对单个点的目标检测与跟踪系统进行了仿真。仿
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系,西北工业大学电子信息学院
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针对低信噪比下红外图像中的弱小目标检测与跟踪问题,由于噪声的影响,信号不准确,图像不清晰。为解决上述问题,采用基于粒子滤波的检测前跟踪算法,直接利用传感器的原始数据,通过粒子滤波算法得到目标状态的后验概率分布,以目标出现概率作为检测目标的判断准则,检测出真实目标,并估计出目标在空间平面内的准确位置。并在抽取新生粒子时设定一个阈值,有效提高了抽取粒子的质量。对单个点的目标检测与跟踪系统进行了仿真。仿真结果表明,改进算法跟踪误差小,精度高,具有良好的检测与跟踪性能。
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