结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪
针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题，提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法（BMoST）。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想，不依赖目标的任何先验概率，在运动平滑性约束下，利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度，并根据独立假设的贝叶斯定理，建立简化的分类器条件概率修正模型，通过该模型估计目标的后验概率，从而实现目标跟踪。同时，采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理，提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段，对6个点目标进行跟踪试验。结果表明，本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好，精度达到90%左右，且跟踪轨迹平滑，满足卫星视频后续高级处理和应用需要。
- 2022-01-12
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