时空过采样系统及其在点目标检测中的性能仿真

从成像探测体制出发,对过采样扫描系统的光学系统、电子学系统等模块分别进行了数学建模,并对点目标和场景图像进行了仿真实验。仿真过程中提出了一种对有限图像大量分割代替连续图像的建模思想和方法,在matlab环境中对源点目标图像和场景以及探测器扫描积分过程进行仿真,并对过采样图像进行图像融合。仿真结果给出了不同过采样倍数以及点目标位于不同相位时的信噪比变化和信噪比随积分时间增长的变化曲线。仿真结果表明,过采样探测系统融合后的图像虽然能够增大点目标在图像上的尺寸,但融合后的图像会增大高频噪声,造成检测概率降低,虚警率增大。文章最后给出了利用小孔模拟点目标成像的实验,进一步证实了仿真结果的正确性,说明时空过采样系统并不适合用于点目标检测。     

机器人双目视觉目标跟踪研究

简要介绍了双目视觉系统的软硬件组成,分析了图像采集模块得到的图像颜色模型的特点,将图像采集卡得到的图像转换成HSV格式.根据目标的颜色特征信息,进行双阈值图像分割,根据象素分布,得到目标跟踪窗口.从目标跟踪窗口得到目标的轮廓、中心等信息,由双目系统,求出目标距离.设计了一个简单的目标跟踪算法,控制电机转动,实现目标的对中.     

基于虚拟仪器技术的机器人视觉伺服研究

以分布式系统的原理为结构框架,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统有机结合,构成了基于虚拟仪器技术的分布式机器人视觉伺服系统。在推导视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵的基础上,用LabVIEW语言编写了基于逆模型的控制算法等软件模块,实现了对目标二维运动的跟踪,最后给出了实验结果:采用简单的模糊控制算法,对于100个像素的阶跃激励,系统可在3 s内实现跟踪。     

一种基于DSP+FPGA的目标跟踪系统设计

文章在姿态角辅助的目标跟踪算法的基础上,采用DSP和FPGA进行视频图像处理,设计了姿态角辅助的目标跟踪系统。在明确功能需求的前提下提出了系统的设计思路,重点介绍了图像采集、预处理和匹配跟踪三大模块的设计思路和方法,详细说明了系统的工作过程,并给出了系统的软件设计方法和步骤。     

一种基于神经网络的自动跟随行李箱设计

设计了一种基于神经网络识别的自动跟随行李箱,以树莓派4B作为主控板,在主控板配置TensorflowLite使用环境,并搭载摄像头模块、HC05蓝牙模块和ISD1420语音模块等,通过摄像头获取图像后使用YOLOV3-tiny算法识别人物并使用IOUTracker跟踪算法进行目标跟踪.实验结果表明,该智能行李箱在实际环境能有效的识别使用者并且进行跟踪.     

红外导引头注入式闭环试验的边界能力及一致性

提出一种采用数字图像注入式方法进行红外成像导引头闭环仿真和性能测试的方法。由于注入式仿真试验时红外导引头的红外探测分系统被图像仿真和图像注入设备取代不参与工作,故导引头稳定跟踪回路性能会发生变化。为使注入式闭环仿真试验结果准确可信,建立了评价红外成像导引头仿真试验和实际工作两种情况下稳定跟踪回路性能一致性的指标体系,给出了一致性评估方法。最后,建立了红外成像导引头稳定跟踪回路仿真模型,开发了红外导引头数字图像注入式闭环半实物仿真试验系统并在一导引头实物平台上开展了实验。结合建模仿真与实验验证手段得到了红外导引头数字图像注入式闭环半实物仿真试验系统的边界能力。结果表明:在失调角延时小于73ms,失调角误差小于0.18°,目标运动最大角速度小于1(°)/Hz时,导引头在注入式仿真试验和实际工作两种情况下的稳定跟踪性能可保持一致。实验结果为红外成像制导武器快速形成图像注入式闭环试验鉴定能力奠定了基础。     

多目标的搜索、成像、跟踪、测控与通信

本文讨论了以下技术：空中多目标搜索与成像,给出了一种基于闪光照相原理设计的微波成像系统。这一系统经济、实用,采用的DOA算法先进;空中多目标的精密跟踪,提出了2种基于天线阵和数据处理的跟踪系统：一种是梯度跟踪系统,另一种是单脉冲系统。它们都是在基带用数据处理的办法产生角误差信息,都具有同时跟踪多目标的能力。本文着重讨论了2种系统的跟踪模块的设计与算法,给出了多目标跟踪的仿真结果;多目标测控与通信,给出了基于数字波束形成DBF及数字匹配滤波器—码分多址（DMF-CDMA）技术的多飞行器测控系统。仿真证明本文提出的方法与系统是可行的。     

基于监控视频的运动车辆行为分析算法

针对高速公路的发展,大量的监控图像采用人工观看方式的种种弊端,该文提出了基于监控视频运动车辆行为的分析算法,以获取交通事故或隐患路况图像.该算法分为3个主要模块预置处理,包括图像的"兴趣域"设定和摄像机标定;检测跟踪,完整提取运动车辆图像并进行匹配跟踪,进而提取其特征参数;车辆行为分析,判断车辆行为,并分离异常情况.文中结合图像分析,给出了理论推算和流程,最后得出实验结果.     

基于FPGA的虚拟演播室数据采集系统设计

针对当今虚拟演播室中机电跟踪系统存在的不足,研究和设计了一种新型摄像机运动参数的数据采集系统.对数据采集卡硬件整体设计进行了阐述,提出了FPGA控制芯片各模块的设计方法,并给出了仿真结果.仿真结果表明,数据采集系统达到了设计要求,可以做到传输距离短、精度高、抗干扰能力强,具有很高的应用价值.     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

CMOS数字成像技术在电力系统图像监控中的应用

图像传感器是图像监控系统中的关键部件，提出了采用,CMOS数字彩色/黑白传感器与数字信号处理芯片结合构成最小系统的数字摄像机替代模拟摄像机进行图像信息采集的思想，详细介绍了基于CMOS数字传感器的数字成像技术的构成及原理，且结合电力系统的工程实际，阐述了数字成像技术在图像监控中的应用以及今后的发展前景。     

Enhancing particle image tracking performance with a sequential Monte Carlo method: The bootstrap filter

One of the common problems of current pattern match and particle image tracking algorithms is the deployment of constant velocity assumption for particle motion between two frames, which would result in serious errors when high velocity gradient flows are measured. To address this issue, a new particle image tracking method—bootstrap filter tracking is proposed. In this new method, a simple nonlinear dynamic model which takes particle acceleration into account is employed and a sequential Monte Carlo method—bootstrap filter is used in conjunction with pattern match algorithm to strengthen the particle image tracking performance. By using the nonlinear system model and bootstrap filter, particle location at next time step can be predicted accurately and the new method is able to measure high velocity gradient flows with better performance than the traditional particle image tracking algorithms. This new method is validated by using numerically generated particle images. Its accuracy in terms of particle image density, out-of-plane displacement and displacement gradient is compared with the Kalman filter tracking (Takehara et al., 2000 [34]) and the Super-PIV (Keane et al., 1995 [30]) methods. The three algorithms are also compared by using a set of real turbulent jet images. The test results demonstrate that the bootstrap filter tracking method is superior than the Kalman filter tracking and the Super-PIV methods for measuring low density, high velocity gradient flows.     

混合双轴控制的太阳自动跟踪系统研究

文中主要针对斯特林碟架,设计了以ARM处理器和可编程逻辑控制器(PLC)为控制核心,视日运行轨迹跟踪与图像处理相结合的混合跟踪方式实现太阳自动跟踪。首先,利用太阳位置算法(SPA)定位太阳位置,确保太阳光斑在摄像头视场范围内;其次,使用CMOS图像传感器采集太阳图像,通过ARM处理器处理图像获取太阳跟踪角度误差;最后利用PLC控制电机转动碟架实现对太阳的高精度跟踪。实验表明:混合跟踪方式既可解决光电跟踪在多云天气无法正常工作的问题,又将视日运行轨迹产生的误差消除,有效提高了太阳跟踪精度。     

一种低成本基于眼动跟踪人机交互系统的研发an-Com

针对现存眼动跟踪系统价格昂贵的问题,研发了一种低成本且对用户无干扰的眼动跟踪系统。该系统使用一个置于用户正前方的CCD摄像机来捕捉人眼图像,然后使用图像处理软件提取人眼特征,根据特征间的相对位置计算出注视点在屏幕上的坐标。该系统能实时获取用户的注视点坐标,从而进行人机交互。     

基于仿生双目机械云台的图像跟踪技术研究

现有的机器人视觉系统在振动、颠簸环境中难以满足应用要求,往往会出现跟踪视频图像的跳动、图像模糊以及跟踪目标的丢失等问题,文中基于仿生双目视觉平台提出了一种图像跟踪算法。介绍了该仿生双目平台系统的各硬件组成部分、相应功能及其相互间的接口,并详细描述了算法的推导及软件实现过程。     

多通道嵌入式高速图像采集存储系统的研究

实时图像采集存储设备作为视觉处理系统中最前端的组成部分,其性能在很大程度上决定了后续任务的难易程度.随着近年来图像传感器分辨率的提高和摄像机阵列结构的广泛采用,图像采集存储系统性能也在向高速高分辨率方向发展.采用FPGA阵列协同处理,设计了并行多SD卡控制结构,实现了一种多通道模块化的嵌入式高速实时图像采集存储系统,能够对单通道速率达660 Mb/s的图像数据流进行多通道实时数据采集和存储操作,进而为使用多摄像机阵列结构设计的应用和研究提供了有效的平台保障.     

Automated tracking of migrating cells in phase-contrast video microscopy sequences using image registration

Analysis of in vitro cell motility is a useful tool for assessing cellular response to a range of factors. However, the majority of cell-tracking systems available are designed primarily for use with fluorescently labelled images. In this paper, five commonly used tracking systems are examined for their performance compared with the use of a novel in-house cell-tracking system based on the principles of image registration and optical flow. Image registration is a tool commonly used in medical imaging to correct for the effects of patient motion during imaging procedures and works well on low-contrast images, such as those found in bright-field and phase-contrast microscopy. The five cell-tracking systems examined were Retrac, a manual tracking system used as the gold standard; CellTrack, a recently released freely downloadable software system that uses a combination of tracking methods; ImageJ, which is a freely available piece of software with a plug-in for automated tracking (MTrack2) and Imaris and Volocity, both commercially available automated tracking systems. All systems were used to track migration of human epithelial cells over ten frames of a phase-contrast time-lapse microscopy sequence. This showed that the in-house image-registration system was the most effective of those tested when tracking non-dividing epithelial cells in low-contrast images, with a successful tracking rate of 95%. The performance of the tracking systems was also evaluated by tracking fluorescently labelled epithelial cells imaged with both phase-contrast and confocal microscopy techniques. The results showed that using fluorescence microscopy instead of phase contrast does improve the tracking efficiency for each of the tested systems. For the in-house software, this improvement was relatively small (<5% difference in tracking success rate), whereas much greater improvements in performance were seen when using fluorescence microscopy with Volocity and ImageJ.     

焊缝图像处理与焊缝中心的提取

随着焊接过程自动化和智能化的发展，图像处理技术越来越受到国内外学者的重视，它在焊缝自动跟踪系统中也有广泛的应用。本文介绍了图像处理的基本过程，其中包括图像预处理，图像分割，边缘检测和特征点提取等图像处理过程，总结了一些传统和新型的图像处理算法，并着重分析了焊缝中心提取的几种方法，提出了一种求取平均值的简单有效的方法。     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视。本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析。详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望。