隨著光電技術(shù)的飛速發(fā)展，成像探測系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于導航、天文目標跟蹤等領(lǐng)域。弱小目標的跟蹤測量技術(shù)是成像探測系統(tǒng)的重點研究方向之一，算法跟蹤測量性能的好壞直接影響系統(tǒng)的遠距離探測能力。 #r|qitL3  
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　　從成像探測系統(tǒng)的兩個應(yīng)用背景來看，弱小目標跟蹤測量面臨的難點主要有兩個：一是航空導航是成像探測系統(tǒng)最早也是最成功的應(yīng)用領(lǐng)域，由于航空器與成像系統(tǒng)距離較遠，目標在成像平面上僅占有幾個像元，加上成像系統(tǒng)接收到的目標輻射強度很弱，且易受各種噪聲雜波的干擾；二是天文目標跟蹤也是成像探測系統(tǒng)的一個重要應(yīng)用。在天文觀測時，由于目標能量較弱，基本上被噪聲淹沒，信噪比低，并且目標出現(xiàn)的位置、大小和速度均未知，加上無紋理等特征可以利用，這些因素給弱小目標跟蹤測量帶來極大的挑戰(zhàn)，同時由于天文圖像數(shù)據(jù)量大，及時有效地處理這些海量數(shù)據(jù)，需要借助于圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、信號處理等信息處理技術(shù)。上述應(yīng)用領(lǐng)域，由于各種客觀因素的存在將導致目標易被背景雜波淹沒，因此弱小目標跟蹤測量算法的好壞將直接決定光電成像系統(tǒng)的有效作用距離。 E
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　　中國科學院光電技術(shù)研究所光電探測與信號處理研究室研究團隊致力于光電成像目標的檢測與跟蹤算法的研究。針對低信噪比場景下弱小目標跟蹤測量問題，課題組提出了改進的粒子濾波跟蹤方法：首先通過空間位置加權(quán)的方式來獲取灰度特征，并將鄰域運動模型和灰度概率圖相結(jié)合來獲取弱小目標運動特征，然后構(gòu)建灰度與運動特性的聯(lián)合觀測模型來計算粒子權(quán)值。同時在跟蹤測量過程中考慮到目標的灰度分布特性并不穩(wěn)定，加入了自適應(yīng)更新參考目標灰度模板的策略，最后采用幾組場景來驗證本文算法的跟蹤測量效果。實驗證明，和傳統(tǒng)算法相比，該算法增強了低信噪比場景下弱小目標跟蹤測量能力。 $#z-b@s=B  
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　　近兩年該課題組取得的最新研究成果包括基于L1-L0的生物活體組織圖像的自動分割與分析技術(shù)，管徑自適應(yīng)的時空域濾波的弱小目標檢測算法，序列圖像局部能量極大值的弱小目標檢測算法，樣本自適應(yīng)免疫遺傳粒子濾波弱小目標跟蹤算法，改進粒子濾波弱小目標跟蹤等，相應(yīng)內(nèi)容發(fā)表在Biomedical Optics Express和Infrared Physics and Technology 等期刊上。 bIWSNNV0F  
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　　該研究相關(guān)論文發(fā)表在《光電工程》2018年第8期上，引用格式如下：樊香所, 徐智勇, 張建林. 改進粒子濾波的弱小目標跟蹤[J]. 光電工程, 2018, 45(8): 170569. DOI: 10.12086/oee.2018.170569。