基于粒子滤波的红外图像多目标并行跟踪方法研究的开题报告.docx

基于粒子滤波的红外图像多目标并行跟踪方法研究的开题报告
一、选题的背景和意义
红外成像技术由于其具有隐蔽探测、任意天气条件下可进行探测等优势，被广泛应用于安防监控、目标搜索、医学诊断等领域。其中，多目标跟踪是研究的重点之一。在红外图像中，多目标跟踪存在着许多的困难，如目标的遮挡、目标的外形复杂多样、动态物体难以跟踪等，如何解决这些问题，提高多目标跟踪的效果，就成为了当前的研究热点。
从目标跟踪算法的发展趋势来看，粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波的非参数估计算法，具有并行计算、无需假设线性动态模型、具有一定的自适应性等特点，使得它成为了目标跟踪领域的重要算法之一。在多目标跟踪应用中，粒子滤波不但可以实现任意目标的跟踪，而且可以在红外图像中对目标进行更加准确的位置估计，提高目标跟踪结果的可靠性。
二、研究内容和目标
本研究旨在提出一种基于粒子滤波的红外图像多目标并行跟踪方法。具体研究内容包括：
1.红外图像预处理。将原始红外图像进行降噪和增强处理，以提高后续处理的准确性和效率。
2.目标检测。通过滑动窗口和融合多种特征的方法，检测出红外图像中的目标物体，并初始化多个跟踪器。
3.粒子滤波并行化实现。将多个粒子滤波器进行并行计算，可以有效提高跟踪器的计算效率和准确性。
4.多目标跟踪算法设计。对于红外图像中存在的多个目标，通过粒子滤波算法进行跟踪，并对不同目标制定不同跟踪策略，以保证每个目标都能够被准确跟踪。
5.实验验证。对该算法进行实验验证，通过与其他跟踪算法进行对比分析，以验证该算法在多目标红外图像跟踪上的优势和实用性。
三、研究方法和步骤
本研究采用的方法主要包括数据处理、算法开发、模型仿真和实验验证。具体步骤如下：
1.调研并掌握粒子滤波算法的原理和实现方式。
2.选取合适的红外图像数据集，进行预处理和目标检测。
3.设计并行化计算模型，基于CUDA/GPU进行算法实现，并对不同粒子数目的计算效率进行测试。
4.设计多目标跟踪算法，根据目标的数量和形态特征制定不同的跟踪策略。
5.使用Matlab或其他仿真工具，进行算法模拟和验证。
6.选择适当的指标，进行算法测试和对比分析，验证算法的准确性和实用性。
四、预期成果和意义
完成本研究后，预期可以得到以下成果：
1.提出了一种基于粒子滤波的红外图像多目标并行跟踪方法，实现了在红外图像中对多个目标的准确跟踪，具有很强的实用性。
2.基于CUDA/GPU平台，实现了算法的可行性，并对不同计算单元数目下的算法效率进行测试，为后续的多目标跟踪研究提供了思路和支撑。
3.通过实验验证，验证了该算法在多目标红外图像跟踪上的优势和实用性，并与其他常用跟踪算法进行对比分析，为红外图像多目标跟踪的进一步研究提供了借鉴和参考价值。
综上，本研究对于提高红外图像多目标跟踪效果，推动红外成像技术的应用和发展，都具有积极的意义和价值。