对地目标激光红外融合跟踪算法.pdf

华中科技大学硕士学位论文

摘要

在民用和军事领域，对地目标跟踪有重要研究意义。目前目标跟踪算法大多在可

见光或红外条件下，涉及激光红外复合较少，且GmAPD阵列激光雷达探测器是主

动成像，距离门回波有一定区间范围，能够获取的目标三维特征深度区间常在100m

至200m之间，即在激光红外双模共光轴工作模式下，仅能获得视场中部分目标的激

光点云数据，对融合目标识别跟踪造成困难。本文围绕以上问题，研究GmAPD和红

外双模复合跟踪算法，旨在提高算法的跟踪鲁棒性和精度。

针对红外图像跟踪过程中相似目标干扰问题，提出目标响应重定位，通过对响应

矩阵中局部极大值点重新筛选匹配，找到最优目标位置，提高单红外目标跟踪精度。

针对目标跟踪过程中遮挡、火光干扰等问题，提出了基于自适应辅助目标间接定位的

红外双通道融合跟踪算法，其特点在于自适应选取辅助目标、辅助目标间接定位置信

度评估方法、双通道决策级融合策略和模板更新策略。实验结果表明，在本文构造的

142个红外图像序列数据集上，红外双通道融合跟踪算法的目标跟踪精确度和成功率

分别达到95.7%和89.8%，其中偏差2像素以内的精度达到77.5%。

提出激光红外区域置信度融合、目标模板区域时序信息融合和尺度变换及目标

定位融合方法，以进一步利用激光三维数据提高目标跟踪稳定性和定位精度。具体包

括：针对远距离目标激光回波不稳定以及无法探测全视场的特点，计算激光距离像区

域置信度，利用核函数实现基于区域置信度的目标双模特征级融合；针对目标局部遮

挡导致跟踪模板污染的问题，利用激光三维数据生成目标遮挡掩膜信息，指导跟踪滤

波器利用目标时间序列信息实现部分模板更新；针对尺度漂移问题，利用激光距离信

息计算初始目标框实际大小，指导后续目标框的尺度更新；为提高目标跟踪精度，利

用激光三维数据得到目标位置，并通过决策级融合方法选取最优位置。实验表明，在

本文构造的22个激光红外数据序列中，激光红外双模复合跟踪算法的目标跟踪精确

度和成功率分别达到99.8%和99.4%，其中偏差2像素以内的精度达到85.3%。

关键词：相关滤波；目标跟踪；红外图像；激光图像；信息融合

I

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Abstract

Groundtargettrackinghasessentialresearchsignificanceinthecivilianandmilitary

fields.Currently,mosttarget-trackingalgorithmsinvolvelesslaserinfraredrecombination

undervisibleorinfraredconditions.TheGmAPDarrayLiDARdetectorisactiveimaging

withaspecificrangeofrangegateechoes.Thedepthrangeofthethree-dimensionalfeatures

ofthetargetthatcanbeobtainedisoftenbetween100mand200m,whichmeansthatinthe

laserinfrareddualmodecommonopticalaxisworkingmode,onlypartofthelaserpoint

clouddataofthetargetinthefieldofviewcanbeobtained,whichmakesitchallengingto

identifyandtrackfusedtargets.Thisthesisfocusesontheaboveissuesandstudiesthe

GmAPDandinfrareddual-modecompositetrackingalgorit