隨著光電技術(shù)的飛速發(fā)展，成像探測(cè)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航、天文目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域。弱小目標(biāo)的跟蹤測(cè)量技術(shù)是成像探測(cè)系統(tǒng)的重點(diǎn)研究方向之一，算法跟蹤測(cè)量性能的好壞直接影響系統(tǒng)的遠(yuǎn)距離探測(cè)能力。 #UREFwSL  
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　　從成像探測(cè)系統(tǒng)的兩個(gè)應(yīng)用背景來(lái)看，弱小目標(biāo)跟蹤測(cè)量面臨的難點(diǎn)主要有兩個(gè)：一是航空導(dǎo)航是成像探測(cè)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(yuǎn)，目標(biāo)在成像平面上僅占有幾個(gè)像元，加上成像系統(tǒng)接收到的目標(biāo)輻射強(qiáng)度很弱，且易受各種噪聲雜波的干擾；二是天文目標(biāo)跟蹤也是成像探測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)重要應(yīng)用。在天文觀測(cè)時(shí)，由于目標(biāo)能量較弱，基本上被噪聲淹沒(méi)，信噪比低，并且目標(biāo)出現(xiàn)的位置、大小和速度均未知，加上無(wú)紋理等特征可以利用，這些因素給弱小目標(biāo)跟蹤測(cè)量帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)，同時(shí)由于天文圖像數(shù)據(jù)量大，及時(shí)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(hào)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(dǎo)致目標(biāo)易被背景雜波淹沒(méi)，因此弱小目標(biāo)跟蹤測(cè)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。 )=\W sQ  
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　　中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所光電探測(cè)與信號(hào)處理研究室研究團(tuán)隊(duì)致力于光電成像目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤算法的研究。針對(duì)低信噪比場(chǎng)景下弱小目標(biāo)跟蹤測(cè)量問(wèn)題，課題組提出了改進(jìn)的粒子濾波跟蹤方法：首先通過(guò)空間位置加權(quán)的方式來(lái)獲取灰度特征，并將鄰域運(yùn)動(dòng)模型和灰度概率圖相結(jié)合來(lái)獲取弱小目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征，然后構(gòu)建灰度與運(yùn)動(dòng)特性的聯(lián)合觀測(cè)模型來(lái)計(jì)算粒子權(quán)值。同時(shí)在跟蹤測(cè)量過(guò)程中考慮到目標(biāo)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(biāo)灰度模板的策略，最后采用幾組場(chǎng)景來(lái)驗(yàn)證本文算法的跟蹤測(cè)量效果。實(shí)驗(yàn)證明，和傳統(tǒng)算法相比，該算法增強(qiáng)了低信噪比場(chǎng)景下弱小目標(biāo)跟蹤測(cè)量能力。 #&\hgsw/T  
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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(dòng)分割與分析技術(shù)，管徑自適應(yīng)的時(shí)空域?yàn)V波的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法，序列圖像局部能量極大值的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法，樣本自適應(yīng)免疫遺傳粒子濾波弱小目標(biāo)跟蹤算法，改進(jìn)粒子濾波弱小目標(biāo)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。 W%]sI n  
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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(jìn)粒子濾波的弱小目標(biāo)跟蹤[J]. 光電工程, 2018, 45(8): 170569. DOI: 10.12086/oee.2018.170569。