Detection and Tracking Small Target in Infrared Sequence Images

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红外图像小目标检测是红外搜索跟踪系统的关键技术之一,利用红外图像来实现目标的自动检测,识别和跟踪是在现代军事武器装备的主要发展方向。由于红外传感器很容易被大气热辐射,长途和传感器噪声的影响,如在昏暗中往往蕴含着的目标,甚至像点目标,并在红外图像噪声淹没的检测到的目标。小目标的红外图像检测是在军事武器系统的关键技术之一。已成为重要的因素来决定现代战争的胜利或失败。越长和目标,指标少的成像面积,由背景和杂波影响目标的概率较大距离,与其他主题比较法在检测领域和跟踪,小目标可以有力复杂背景下检测和跟踪,已成为更为现实和具有挑战性的研究课题。探测和跟踪移动复杂背景下红外图像小目标的算法进行了研究,本论文主要工作可以概括的图像预处理,目标检测和跟踪冷凝过滤器已获得了在目标跟踪领域,因为它具有很强的非线性目标运动和非加性高斯噪声突出。传统的过滤器,如跟踪卡尔曼滤波,都得到很好的研究了线性跟踪应用程序,但执行的非线性应用不佳。冷凝过滤器已被证明在执行非线形申请。冷凝过滤器的方法是计算密集,在处理器速度和计算能力的进步已使这种方法对跟踪方面的应用。本文探讨了使用过滤器来跟踪凝结在嘈杂的图像小目标。并比较与卡尔曼滤波的结果。
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