红外成像波门形心跟踪算法的误差分析

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红外成像波门形心跟踪算法的误差分析

王科伟, 马超杰, 陈炜, 张帆

文章导航 > 应用光学 > 2009 > 30(2): 353-356

王科伟, 马超杰, 陈炜, 张帆. 红外成像波门形心跟踪算法的误差分析[J]. 应用光学, 2009, 30(2): 353-356.

引用本文:

王科伟, 马超杰, 陈炜, 张帆. 红外成像波门形心跟踪算法的误差分析[J]. 应用光学, 2009, 30(2): 353-356.

WANG Ke-wei, MA Chao-jie, CHEN Wei, ZHANG Fan. Error analysis for gate centroid tracking algorithm of infrared imaging[J]. Journal of Applied Optics, 2009, 30(2): 353-356.

Citation:

WANG Ke-wei, MA Chao-jie, CHEN Wei, ZHANG Fan. Error analysis for gate centroid tracking algorithm of infrared imaging[J]. Journal of Applied Optics, 2009, 30(2): 353-356.

王科伟, 马超杰, 陈炜, 张帆. 红外成像波门形心跟踪算法的误差分析[J]. 应用光学, 2009, 30(2): 353-356.

引用本文:

王科伟, 马超杰, 陈炜, 张帆. 红外成像波门形心跟踪算法的误差分析[J]. 应用光学, 2009, 30(2): 353-356.

WANG Ke-wei, MA Chao-jie, CHEN Wei, ZHANG Fan. Error analysis for gate centroid tracking algorithm of infrared imaging[J]. Journal of Applied Optics, 2009, 30(2): 353-356.

Citation:

WANG Ke-wei, MA Chao-jie, CHEN Wei, ZHANG Fan. Error analysis for gate centroid tracking algorithm of infrared imaging[J]. Journal of Applied Optics, 2009, 30(2): 353-356.

红外成像波门形心跟踪算法的误差分析

王科伟^1, ,,
马超杰²,
陈炜¹,
张帆³

1.
总参陆航部驻西安地区军事代表室,陕西西安710065;
2.
解放军电子工程学院,安徽合肥230037;
3.
西安应用光学研究所,陕西西安710065

通讯作者:
王科伟

中图分类号: TN219
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- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2009-03-10

Error analysis for gate centroid tracking algorithm of infrared imaging

1.
Army Aviation Representative Office of General Staff in Xi’an 710065,China;
2.
Electronic Engineering Institute of PLA,Hefei 230037,China;
3.
Xi’an Institute of Applied Optics,Xi’an 710065,China

More Information

Corresponding author: WANG Ke-wei

摘要: 介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理，通过建立跟踪误差模型，讨论分析了红外成像波门形心跟踪算法的误差，当误判概率越小，波门内目标像素越多，背景像素越少时，形心跟踪误差越小；当信噪比越大，相关搜索的次数越少，相关运算的像素总数越多时，正确匹配系数越高。试验证明，该算法不仅能减小跟踪误差，而且能提高跟踪的精确度和稳定性。
- 红外成像 /
- 波门形心跟踪 /
- 跟踪误差 /
- 误差分析
Abstract: The principle of a gate centroid tracking algorithm is introduced. Its tracking error model was established. The error of the gate centroid tracking algorithm in infrared imaging was discussed and analyzed. The centroid tracking error decreases when there is less misjudgment probability, more target pixels and fewer background pixels in the gate. The correct match coefficient increases when there is a greater SNR, fewer correlated searches and more pixels in correlated calculation. Test results show that the algorithm can reduce tracking error, improve tracking accuracy and stability.
- infrared imaging,gate centroid tracking,tracking errors,analysis /

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