基于粒子滤波的红外目标跟踪

来源 :ChineseOpticsLetters | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuyibi1987
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To address two challenging problems in infrared target tracking, target appearance changes and unpredictable abrupt motions, a novel particle filtering based tracking algorithm is introduced. In this method, a novel saliency model is proposed to distinguish the salient target from background, and the eigenspace model is invoked to adapt target appearance changes. To account for the abrupt motions efficiently, a two-step sampling method is proposed to combine the two observation models. The proposed tracking method is demonstrated through two real infrared image sequences, which include the changes of luminance and size, and the drastic abrupt motions of the target.
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期刊
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受系统性能、传播介质散射、探测目标特性等因素的影响,地球科学激光测高系统(GLAS)获得的全波形数据存在不同程度的噪声,从而影响GLAS对地物垂直结构参数的提取与激光测距精度。因此,分析对比了高斯滤波、小波阈值降噪和经验模态分解(EMD)方法的降噪效果,并进一步对比了小波软阈值降噪和小波改进阈值降噪方法以及EMD-小波阈值降噪和EMD-Hurst降噪方法的性能。在六种典型地物数据上的实验结果表明,除EMD-小波阈值降噪外,小波阈值降噪和EMD-Hurst降噪方法的降噪结果均优于高斯滤波;高斯滤波、小波阈值
针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操
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