动目标成像跟踪算法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点，困难之一是消除运动背景的影响。采用基于均匀稀疏采样仿射变换的参数模型块匹配算法将图像分成许多固定大小的像素块，通过将每一个像素块在下一帧的一定范围内搜索其最优匹配，由此产生的偏移矢量即为该像素块的运动矢量，对上一帧图像进行补偿与下一帧图像差分，用形态学运算图像处理，对图像目标进行识别跟踪。     

基于相关运动矢量外推的视频通信错误掩盖算法

针对视频通信中因数据传输错误引起的视频质量急剧下降的问题,提出一种基于相关运动矢量外推的错误掩盖算法。对于受损图像块,首先将前续图像块、前续相邻图像块映射到三维坐标系,并构造经过前续相邻图像块的一阶平面集,然后计算前续图像块与一阶平面集的距离,选取使得距离最短的一阶平面所代表的前续相邻图像块为相关最强前续相邻图像块,最后将相关最强前续相邻图像块外推到当前帧,通过外推图像块与受损图像块重叠区域加权估算受损运动矢量,并采用边界匹配算法对运动矢量进行优化,进而恢复受损图像块。仿真结果表明,对于不同视频序列,该算法同传统错误掩盖算法相比PSNR值提高了0.5～2.7dB,同时解码视频质量也获得了较好的主观视觉效果。     

基于傅立叶变换的灰度成像扩展目标跟踪帧间图像配准方法

针对运动背景下扩展目标的检测中,运动目标在图像上造成的变化与背景自身的变化会造成混淆,使得运动目标的检测变得更加复杂这一问题。提出了基于傅立叶变换的灰度成像扩展目标跟踪帧间图像配准方法。以帧间图像的互能量谱关系函数为系统的目标函数,以偏移量冲击函数为系统的偏移量配准函数。试验结果表明,采用该算法,得出目标图与偏移图水平向右移动14个像素,垂直向上移动1个像素。利用该参数将偏移图平移(-14,-1)即可实现两帧图像的配准。     

灰度成像扩展目标跟踪直方图匹配修正方法

针对灰度扩展目标色彩信息不丰富,目标和背景存在重叠这一系列特点,使跟踪点发生漂移的问题,提出了基于均值偏移直方图匹配修正扩展目标跟踪算法。以基于像素位置和像素灰度值的直方图模式作为目标模式;相似度度量采用Bhattacharyya系数定义的距离;用均值偏移迭代进行匹配区域搜索;采用直方图匹配系数进行修正。通过建立卡尔曼预测跟踪策略解决目标被遮挡时的跟踪问题。试验结果表明,采用该算法,跟踪点漂移由原来几十个像素的波动减少到偶有1个像素的抖动。     

基于数学形态学的差分图像目标检测算法研究

针对舰船运动目标跟踪瞄准中,目标受背景影响比较严重这一问题,文章提出将通过运动补偿实现图像的配准后的图像,通过差分运算,以及利用多帧差分图像序列,获得平均差分图像,从而提高信噪比,系统设计为了减小噪声点对目标检测的干扰,利用自适应阈值对差分图像二值化,对二值化后的图像用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终检测出目标,通过实验验证该方法是有效可行的。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量

要提高双目测距的精度,需要高精度的视差,为此引入亚像素检测方法。首先,采用Bouguet立体校正算法将左右图像进行极线校正,以减少匹配计算代价,提高匹配效率;然后,利用Harris角点探测器在一矩形领域内寻找一个最强特征点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。最后,对已匹配好的点对进行亚像素级检测,即可得到亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将角点检测精度提高到0.001像素,测距精度也相应提高,距离越远效果越明显。     

海事智能视频监控系统设计与实现

设计了一个面向海事场景的网络视频监控系统,系统从网络上获取航道和港区视频序列,进行分析和处理,对用户定义的受控区域进行实时监控,当受控区域出现运动目标时进行分级告警.针对海事场景背景复杂、干扰大等困难,提出了改进的混合高斯背景模型及运动检测方法.在目标跟踪方面,为运动区域建立颜色、形状和运动的混合模型,并通过距离矩阵和匹配矩阵判定目标和轨迹间的对应关系.经测试,该设计实现的各项功能都能满足海事部门对海事场景的实时监控.