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。     

水下三维声纳目标在线运动监测与识别

随着声学探测在海洋资源开发中的广泛应用,水声成像技术已成为水下目标监测的重要手段,文章提出了一种基于三维声纳技术的在线运动目标识别方法。通过对三维声学图像进行网格搜索和三角面片连接,进行单帧三维声学图像的多层实时重建,实现单帧图像内目标的重建、聚类与标示。结合GPS定位仪和姿态仪信息,修正位移和姿态变化引起的运动误差,利用反向投影和最近点搜索方法查找相邻图像帧之间两两匹配的控制点对,进行相邻图像帧的快速配准。根据配准矩阵将相邻图像帧的的各个目标转换到同一全局坐标系中,提取有效的声学目标特征变化相对值,并评估特征权重,实现相邻图像帧之间运动目标的在线检测与识别。通过室内水池和湖试实验,结果表明该方法能有效地实现三维声学图像在线运动目标实时识别。     

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。     

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.     

静止和变换背景下的移动目标检测

运动目标追踪与检测是模式识别的重要应用。本文介绍应用于静止和移动背景下的目标检测方法:帧间变化检测;光流方法;以及根据当前帧及其前面帧数的信息预测背景检测运动目标的方法。给出这几种方法的基本原理,对比以及应用。     

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.     

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。     

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。     

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。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

InSAS复图像配准法解析

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。用相关系数法和最大干涉频谱法对湖试测得的目标成像图进行了配准,并使用复图像相干系数、干涉相位图质量和残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实这两种方法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

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。     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

对于低分辨率舰船图像的优化,常规的优化方法缺少对目标图像的色彩补偿,导致优化方法的抗噪声性能不足。为了解决这一问题,提出视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化研究。利用视觉传达技术处理原始舰船图像,增强图像彩色像素细节。在此基础上,建立目标图像的运动公式,通过计算得到图像的变化规律,实现优化前后的图像配准和重建,实现低分辨率舰船图像的优化。实验结果表明,在图像规格逐渐增大的情况下,设计的图像优化方法峰值信噪比始终高于30 dB,并且在像素对准实验中噪点分布均匀,对图像质量影响较小,该方法的整体抗噪声性能得到了增强。     

改进ViBe算法及其在运动船舶目标检测中的应用

为了抑制ViBe算法在海面动态背景视频下“鬼影”区域对船舶运动目标检测的影响,提高监控视频中船舶运动目标识别的准确率,提出一种改进的ViBe算法。首先,背景模型用连续帧初始化,以减少“鬼影”的影响;然后,使用自适应阈值和闪烁级别来减少海面杂波,同时采用像素点对比消除“鬼影”,提取运动目标前景,获取完整的运动目标区域。最后,对输入视频进行高斯金字塔多尺度分解,并采用改进的ViBe算法检测低分辨率视频中的移动船舶,完整提取了海上移动船舶。实验结果表明,所改进的算法消除了“鬼影”区域,减少了海面杂波的干扰,检测率为92.5%,单帧视频图像检测时间控制在97 ms以内,可准确、快速地检测和提取海面船舶运动目标。     

一种基于OpenCV实现的运动目标检测算法的研究

序列图像中的运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及军事等领域中都有应用。文章重点对运动目标检测的算法进行了讨论,通过分析和比较三种常用运动目标检测的算法,提出了一种使用改进的背景更新算法检测运动目标的方法,并利用Intel公司开发的OpenCV提供的函数库进行测试。结果表明利用该方法可以稳定地提取背景图像,抑制运动目标对背景的干扰,有效地提高了运动目标的检测概率。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

复杂背景下前景目标提取算法研究

为实现复杂场景下前景目标的提取,本文依次对静态背景、动态背景以及摄像头抖动3种条件下的视频进行分析。针对静态背景视频,采用二帧差法提取前景目标,并使用OTSU算法提高结果辨识度。针对动态背景视频,建立高斯混合模型,根据背景像素和前景像素所占比重的不同,选取合适的分割阈值,实现前景目标的提取。针对摄像头抖动的情况,基于光流法建立图像运动场,根据背景像素和前景像素运动状态的不同,成功提取出前景目标。     

船舶运动图像快速位移补偿方法

为了提高船舶运动成像的电子稳像能力,进行运动图像位移补偿处理,提出基于相邻帧多尺度补偿的船舶运动图像快速位移补偿方法,对采集的原始船舶运动图像采用小波降噪方法进行图像降噪处理,对降噪的船舶运动图像进行多尺度的经验模态分解,结合运动图像相邻帧的像素特征进行电子稳像补偿,根据电子稳像输出结果进行图像位移的快速补偿,提高船舶运动图像的成像质量。仿真结果表明,采用该方法进行船舶运动图像位移补偿,对运动帧的连续成像效果较好,输出图像的峰值信噪比较高,表明对船舶运动图像的成像质量较高,能克服快速位移对运动图像成像质量的影响。     

运动模糊图像点扩散函数的参数辨识

为有效实现对点扩散函数的参数辨识,提出一种基于Radon变换的运动模糊角度的辨识算法。在获得运动模糊角度之后,采用对运动模糊图像频谱图投影求和的方法,成功辨识其运动模糊长度。仿真实验结果表明:该参数辨识算法计算量小,对运动模糊方向的辨识误差不大于3°,对运动模糊长度的辨识误差不超过0.3像素,满足运动模糊图像复原系统的技术要求。     

基于视觉搜索的舰船跟踪方法研究与仿真

基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。