一种新的前视红外成像相关跟踪算法

针对瞄准吊舱中前视红外成像跟踪的工作状态，提出了一种新的相关跟踪算法，该算法采用一维直方图快速搜索和二维多级亚采样精确定位方案，使算法具有实时性．利用图像系列的相关性，采用隔帧修正累积误差的方法，有效地提高了系统的跟踪精度．本文的实验结果与理论值相符．     

一种新的相关跟踪算法的设计与实现

提出了一种粗搜索结合粗匹配定位的两极图像相关匹配算法,该法利用目标中心信息的稳定性,并结合图像序列间的相关不变性和目标的自相关性给出了一种新的置信度评估方法,在存在复杂背景、类似目标、较强噪声和一定旋转及尺寸变化的情况下仍有较高的匹配精度和跟踪稳定性,匹配速度也很快,还描述了采用ＣＰＬＤ芯片与ＤＳＰ处理器共同实现算法的方法。     

SSDA的改进算法

针对传统相关匹配算法不能满足实时性的缺点,通过分析红外图像目标的特点,提出一种改进的SSDA算法,充分利用图像的边缘特征和灰度信息,在没有降低匹配精度的情况下减少了计算量,单调递减阈值序列的使用,进一步提高了算法的速度.     

基于全局运动补偿的红外目标变换相关跟踪算法

提出了一种新的前视红外序列图像目标跟踪方法.利用基于区域分割和模板匹配的全局补偿算法进行运动估计,有效消除了运动平台中摄像机运动对跟踪性能带来的不利影响.同时,采用二元联合变换相关器进行红外目标的检测与跟踪.通过将振幅调制的功率谱转化为脉冲调制的功率谱,可以获得更清晰尖锐的相关峰,提高了算法的鲁棒性.实验结果表明,该方法是有效的和稳健的.     

基于分层模板的目标实时跟踪算法

在数字图像处理领域里,相关匹配技术有着广泛的应用,尤其在目标搜索和跟踪应用中.相关匹配算法通过计算目标图像与模板图像的相关值来确定是否图像和模板相关,具有很高的跟踪准确性和稳定性,但当目标仅占模板一小部分时,普通相关匹配算法效果很差.分析了有关相关跟踪算法的特点,提出了分层模板匹配的算法,并应用在实际的工程应用系统中;通过实验证明,该算法能较好地改善对小目标的跟踪效果,并可以克服障碍物对目标的部分遮挡问题.     

一种鲁棒的基于集成学习的核相关红外目标跟踪算法

在红外目标跟踪中,由于目标所处的背景信息复杂多变和目标外观的显著变化,单一的分类器不足以拟合多模态的数据。该文结合核相关滤波器(KCF)将多个核相关分类器通过集成学习整合到一个框架中。利用KCF分类器具有解析解的特点平衡跟踪鲁棒性与实时性之间的矛盾,从而解决单个分类器无法处理复杂背景与显著的外观变化问题,并显著提升目标跟踪的性能与稳定性。为了验证算法的有效性,该文利用两个核相关跟踪器联合学习出1个强分类器。大量的定性定量实验表明所提的算法的跟踪性能超过传统的KCF算法,且跟踪速度也超过大多数比较算法。     

利用SUSAN算子的特征复合相关跟踪算法

文中提出了一种新的相关跟踪算法,该算法利用ＳＵＳＡＮ算子提取特征、选取灰度子模板进行相关匹配,再由特征匹配作精确定位和置信度分析,并利用特征信息对相关运算进行加权以降低小尺子模板对相关匹配定位精确度的影响。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种新的红外目标跟踪算法

给出了一种基于独立分量分析的红外目标跟踪新算法.在红外序列图像的第一帧中,依据目标的尺寸和大概位置选择目标区域,进行独立分量分析得到目标矩阵.在后序图像中选取跟踪区域,将其在独立分量上投影得到跟踪矩阵.利用实际目标区域所得跟踪矩阵和目标矩阵的夹角最小这一特点,进行目标跟踪,在目标被遮挡、形状变化和背景发生变化等复杂环境下取得了较好的跟踪效果,与传统方法比较,有较好的适应性.     

新的近距离红外目标跟踪算法

提出了一种特征点匹配的近距离红外目标跟踪算法,该算法利用Harris算子提取目标的特征点,然后利用Hausdorff距离匹配帧间的特征点集,为了减少噪声和杂点的干扰,还引入了特征点邻域相似性度量.该算法在目标出现尺度伸缩、位置平移、角度偏转的情况下仍有较好的匹配性能.实验证明了该算法的有效性和可行性.     

拟合修正Kalman滤波在弱小目标跟踪中的应用

文章在目标精确跟踪阶段，引入曲线拟合的方法进行跟踪，根据实际情况提出了拟合权系数的定义和计算公式，可以很好地预测运动方向和抑制抖动。引入Kalman滤波系统思想，提出了适合图像跟踪的目标机动性参数，应用在拟合跟踪中，实现了自适应的跟踪算法。将改进的拟合跟踪和Kalman跟踪做了比较，在分析各自优缺点基础上，把改进的拟合跟踪中和Kalman跟踪结合起来，提出了Kalman修正的拟合跟踪算法，可以较好的解决多目标跟踪中记忆跟踪、交叉跟踪、成像抖动的问题。     

基于曲线拟合的单脉冲跟踪系统校相方法

针对目前单通道单脉冲跟踪系统传统校相方式的不足,提出了一种基于曲线拟合理论的校相方法.阐述了单通道单脉冲跟踪系统的工作原理,分析了跟踪过程中误差电压收敛曲线特性与和差通道相位差之间的对应关系,并以仿真曲线为例,讨论了和差通道相位差对误差电压收敛曲线及跟踪效果的影响;基于曲线拟合理论,提出了利用对星跟踪过程中的误差电压数据进行相位差校准的算法,并设计了校相实现方案;最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

一种基于曲线拟合提取干涉条纹中心点的新方法

介绍一种提取干涉条纹中心点的边界法向曲线拟合法。根据干涉条纹灰度分布规律，首先对干涉图像依次进行二值化处理和边缘提取，对所得到的条纹边缘进行曲线拟合，计算边缘上各点法线方向；再根据条纹灰度余弦分布特点，对法线方向上的条纹灰度数据进行最小二乘法拟合，求出极值点位置；进而获得条纹中心点坐标。该方法具有精度高、抗干扰的特点，不仅适用于平行直线型条纹图像，而且对含闭合条纹的复杂干涉图像同样适用。     

一种快速目标检测跟踪方法研究与实现

阐述目标检测跟踪详细过程,提出一种近距离复杂背景下使用快速模板匹配方法对运动目标检测跟踪的方法。该方法针对目标的环境,利用高斯-拉普拉斯滤波器预处理,进而对相邻图像的差分图像获取和识别运动目标中心和区域大小,然后利用相关匹配算法并结合改进的十字搜索法对目标进行快速持续的检测跟踪。实验表明该方法是有效的。     

曲线拟合法的Matlab实现

介绍最小二秉曲线拟合法的基本原理，对最小二秉曲线拟合法的Matlab实现方法进行研究，其实现方法非常方便、简单；井给出曲线拟合Matlab实现的源程序。给出一个仿真测试实例，仿真结果表明该方法是可行的、有效的。     

一种基于Hausdorff距离目标跟踪的改进算法

针对复杂背景下运动目标跟踪问题,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪改进算法。作为模板与待匹配图像相似性的度量,传统的Hausdorff距离容易造成误匹配;现有的Hausdorff距离改进算法虽然可以从一定程度上克服上述缺点,但是计算复杂,难以满足实时性。为了能够很好的解决上述这些问题,达到稳定实时的跟踪,结合Hausdorff距离提出一种新的图像匹配策略。实验表明,该算法匹配精度高,适用性强,同时大大加快运算速度。     

基于有约束最小二乘法的IQA算法曲线拟合

为了实现准确评估图像质量评价算法的目标,采纳VQEG报告中提到的性能指标,完成了将算法数据的曲线拟合过程转换为有约束最小二乘法形式的数学模型,然后编写Matlab程序求解。以PSNR、SSIM和MSSIM三种图像质量评价算法为例的评估结果表明,此法结果准确,求解效率高。     

用曲线拟和预测空中雷达目标

首先分析了用灰色系统理论的GM(1,1)模型进行预测的方法,在此基础上,又提出基于MATLAB曲线拟和的方法进行预测,并编写了MATLAB程序。经过仿真,比较了两种方法的优劣,证明新的方法有较好的结果。     

二次曲线拟合实现红外图像非均匀性校正

根据实验数据描绘出红外焦平面阵列探测器随温度变化的平均响应曲线.在分析平均响应曲线特性的基础上,介绍了传统的二次曲线拟合算法的基本原理,提出了简化的二次曲线拟合算法.并采用此方法完成了以ARM处理器和FPGA为核心的红外焦平面阵列实时非均匀性校正系统的硬件设计,其结构比较简单,实现过程较容易,校正效果理想.

Abstract：

According to experimental data,the average response curve of infrared (1R) detetors changing with temperature is obtained.On the basis of analyzing the characteristics of the curve,introduced are the basic principles of traditional quadratic curve fitting algorithm.A simplified quadratic curve fitting algorithm is put forward.Applying this method,the hardware with a simple structure and realizing process is designed for the real-time non-uniformity correction system of IRFPA.ARM processor and FPGA are used as its core.     

基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法

红外图像具有高噪声、低分辨率的特点,使图像特征提取时很难达到一致,并且图像的损失较大。针对传统互信息只考虑图像灰度信息而忽略了像素之间空间位置相互关系的缺点,同时考虑像素灰度值及其对应梯度的信息,将图像的空间信息通过灰度-梯度联合矩阵引入到互信息的计算过程,提出一种基于梯度联合互信息量测度的红外目标匹配跟踪算法。仿真实验结果表明该算法不仅收敛性强、跟踪稳定,而且具有匹配跟踪精度高的特点,在目标出现遮挡时也能很好的跟踪目标。