提出一种基于卡尔曼滤波的弱小目标实时检测与跟踪方法。计算每帧图像上所有星点到参考星点的距离,利用目标与背景恒星运动特性上的差异检测出运动目标。针对漏检问题,采用卡尔曼滤波算法估计目标在漏检帧上的位置,通过对图像的重分割寻找丢失目标,利用目标的运动信息建立连续的目标链。实验结果表明,该方法能实现高检测率和低虚警率的实时检测。
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