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。     

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。