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红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法

     

摘要

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalman滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统Mean-shift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalman滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.

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