针对无人机可见光图像极小目标跟踪问题,本文提出一种基于改进卡尔曼滤波的(Tracking before detection,TBD)跟踪方法。首先利用检测算法定位目标位置作为卡尔曼滤波的测量值,检测过程中的匹配相似度参数作为卡尔曼滤波测量噪声协方差矩阵的参照依据,其次利用卡尔曼滤波建立跟踪框架预测下一帧的目标位置,最后检测模块以预测位置为参考位置进行局部搜索,完成整个检测跟踪过程。为了提高跟踪效率,本文根据检测和预测位置积累误差判决检测模式,误差超过门限值则采取全局检测模式消除积累误差,否则使用局部检测模式,降低TBD跟踪算法的运算复杂度。仿真实验证明,本文方法可以有效检测跟踪极小目标,提高跟踪的实时处理能力。
针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)分层分割的极小目标检测方法。首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top-hat融合方法进行初始分割以确定目标区域,其次利用SLIC方法完成目标精细分割,并采用改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对SLIC分割结果进行超像素聚类,最后提取目标的邻域熵等多种底层特征,使用特征匹配方式检测目标,获取最终检测结果。本文提出了一种全局检测和局部检测相结合的检测策略,极大提高了检测速度。仿真结果表明,本文方法可以有效提高无人机小目标的检测性能,加速检测速度。
