改进的方向微分自相关运动模糊参数识别

在机动目标跟踪中,目标的机动使得目标图像容易出现较大的运动模糊,严重影响了跟踪的精度,其中消除运动模糊的关键是参数识别.对方向微分理论和自相关函数求模糊方向、距离的传统方法作了改进,提出一种新的运动模糊参数识别算法.该算法根据微分和随角度变化的曲线特征,采用四分法求取极小值的方法获得模糊方向,边求图像微分和边进行比较;对于模糊距离的求取,将图像中传统意义上水平方向的自相关函数扩展到任意方向.仿真实验表明,该方法提高了机动目标跟踪的精度与实时处理能力.     

运动红外单站跟踪空中目标的方向估计方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息.运动红外探测器所测量的运动目标不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪.针对这一问题,提出了运动红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法:该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信患,根据假设的目标运动模型,直接对目标航迹方向进行...     

一种合成孔径雷达对地面运动目标成像和精确定位的算法

该文针对正侧视合成孔径雷达工作体制下运动目标成像、定位问题进行研究。分析了运动目标成像与静止目标成像的异同。提出利用距离历程拟合,结合静物场景成像的部分已知信息(地面道路或者桥梁的方向),准确估计t=0时刻目标的坐标和两维速度,不仅为运动目标精确成像提供了信息,同时得到目标运动轨迹相对地面场景的准确位置。该文提出的方法对于目标在照射孔径内的位置没有特殊假设(以往研究的时频分析方法需要假设目标在t=0时刻位于载机的正侧方向)。最后定量分析了不同形式匹配滤波器对运动目标回波成像的效果以及采用静止目标匹配滤波器对运动目标回波进行成像处理而产生的移位和散焦影响.     

视频多运动目标提取的新方法

提出一种利用视频序列的时域和空域信息进行多运动目标检测的新方法.首先对相邻的图像帧进行差分,并利用3σ准则二值化差分图像,得到运动目标的时域信息,然后标记该二值图像的连通区域来消除噪声,结合边缘检测所得到的空域信息得到运动目标模型,最后连接模型的最外围轮廓点即得到目标的完整信息.该算法充分运用了运动目标的时域、空域两方面信息,能够准确的提取出运动目标.     

基于运动目标的De-Interlace算法

本文提出一种新颖的基于运动目标的De-interlace算法.该算法以实际的运动目标作为操作对象,引入一种较精确的运动目标提取方法,并采用免疫克隆选择算法加速匹配目标的搜索过程.新算法融合了运动补偿、中值滤波、Weave、Bob等De-interlace方法.与流行的基于运动块补偿的De-interlace算法相比,新算法更适应复杂的视频序列,不仅可以处理平移运动,还适用于旋转、尺度变换等复杂运动情况.实验结果表明新算法的整体性能优于基于块匹配的方法.     

星上运动目标识别的若干关键问题

未来战争,敌我双方的战争机器将向机动性、隐蔽性方向发展。许多武器系统本身就是运动目标,如航母战斗群、弹道导弹、巡航导弹,远程战斗轰炸机等。因此,空间卫星侦察系统的星上运动目标检测和识别就是迫在眉睫的课题。文中探讨了与此课题相关的若干关键技术问题,并给出了一个检测弹道导弹运动目标的方法和模拟结果。     

空间目标在辐射压强下的角偏移量计算

采用物理光学近似,对运动的空间目标在辐射压强作用下产生的角偏移量进行了详细的计算.分别给出了角偏移量随入射平面波能量密度、目标质量,及其波入射方向与目标初速夹角的变化曲线.并利用计算结果分析了目标角偏移量的可探测条件.提出了空间运动目标识别的一种可行性方法.     

视频流中的单向快速运动多目标可靠跟踪技术

提出了一种基于扩展Kalman预测方法的多目标跟踪技术,首先寻找多个目标的主运动方向,并向其垂直方向进行灰度累积投影,将相邻两帧的灰度累积投影结果进行配准,就可得到多目标的整体位移估计量,为配准提供数据支撑.同时,对视频流中同一帧的目标进行提取并获取中心点坐标,针对这些坐标建立扩展Kalman预测模型,实现可靠的帧间目标位移量预测,再通过后续匹配定位处理进行目标的精确定位及跟踪.该方法适用于有较高实时性要求的大量单向运动目标跟踪应用中.在基于图像处理的棒材在线计数研究中,使用该方法,解决了在传送带上的多支棒材目标的定位和跟踪难题,在相邻帧棒材存在相对运动的极端情况下,跟踪成功率大于99％.     

基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法

在视频监控方面,存在着运动目标的各种行为,针对这种情况,提出一种基于GMM与KLT算法的运动目标检测与跟踪方法.首先用基于GMM的背景减除法对运动目标进行检测,再通过形态学处理得到目标区域,然后对运动目标进行KLT特征点跟踪,最后根据特征点画出运动目标的运动轨迹.实验证明该算法有良好的检测结果与跟踪效果.     

自适应更新时空方向能量目标跟踪算法研究

为降低遮挡对目标跟踪性能的影响,提出了一种基于自适应更新时空方向能量的目标跟踪算法。首先依据目标外观模型进行初步跟踪,计算目标平均运动矢量;然后,求取运动目标的时空方向能量特征,构建运动模型;依据运动模型和状态机检测目标状态,生成遮挡掩膜;最后,对不同状态和遮挡情况的目标采用不同的参数自适应更新其外观和运动模型。实验采用国际通用的CAVIAR和York两个公共测试数据集,并用平均跟踪误差和多目标跟踪精确度两个指标评测了跟踪性能。实验结果表明该方法的目标跟踪性能好,尤其是对目标遮挡的鲁棒性强。