一种稳健的视频SAR动目标阴影检测与跟踪处理方法

视频合成孔径雷达(VideoSAR)可获取观测场景高帧率图像序列,利用车辆等地面运动目标在图像序列中形成的阴影能够实现动目标状态感知,该方法具有定位精度高、检测概率高、无最小可检测速度限制等优点。针对视频SAR动目标阴影变化剧烈、信杂噪比低、多普勒模糊干扰等特有的图像特征,该文充分利用帧图像空间域和时间域信息,研究了视频SAR数据预处理、动目标阴影检测和视频SAR多目标跟踪方法。实测数据全流程处理结果验证了该文方法的有效性。     

基于图像序列的VideoSAR动目标检测方法

VideoSAR成像时,运动目标发生散焦和移位,但在其真实位置留下阴影,且阴影在VideoSAR的图像序列中发生运动。根据运动目标的这个特征,提出了一种在VideoSAR图像序列中检测运动目标的方法,通过检测运动的阴影来检测运动目标。该方法主要分为背景补偿和背景分割两部分。首先,将段内的图像用SIFT+RANSAC算法进行配准,使得图像序列的背景对齐;然后,用单高斯模型对图像序列进行统计,得到该段图像序列的背景模型,将背景与当前图像差分后并二值化,得到前景的二值图;最后,对二值图进行形态学处理,即可提取出运动目标的阴影。该方法用美国Sandia国家实验室的VideoSAR图像进行了验证,具有良...     

一种有效的图像阴影自动去除算法

目标跟踪与检测研究中,在检测运动前景时也会检测到运动目标投射的阴影。阴影使得运动目标发生几何变形,可能造成运动目标粘连,甚至造成检测不到目标。阴影去除后才能较真实的得到运动目标重心。本文研究一种利用图像YCbCr颜色信息去除阴影的方法。首先利用背景减的方法得到带影子的目标区域,其次进行YCbCr空间的背景减,由于影子和目标物体在YCbCr空间背景减信息有较大差别,因此可以通过阈值判断得到去影之后的精确目标区域,目标物体识别的精确性和鲁棒性将会得到提高。实验结果表明,该方法在去除阴影的同时又较好地保留了前景目标的信息,是一种有效的阴影去除方法。      

基于定点航拍图像序列的运动目标跟踪方法

定点航拍图像序列不仅包括目标物的运动信息,同时包括外界环境干扰或自身抖动信息。针对航拍图像序列的背景抖动,对前后帧进行Fast特征点检测匹配,并对当前帧进行仿射变换至前帧的参考坐标系中;针对航拍图像序列中的运动目标,采用Kalman滤波来预测运动信息,设置置信度区间减少Meanshift目标检测迭代的次数。仿真表明:结合Fast特征点的背景运动补偿与改进的Meanshift目标跟踪方法,可有效地补偿外界扰动或自身抖动对航拍图像序列的影响,并对目标物进行快速的跟踪。     

视频图像中的车辆检测跟踪和分类

介绍了一种用固定的单摄像头拍摄交通图像,并从图像序列中检测、跟踪、分类车辆的方法。该方法大致可分为3部分：抽取背景图像和图像分割;基于针孔模型的摄像机定标,计算透视投影矩阵;利用区域特征进行匹配跟踪,建立目标链。恢复目标三维信息,采用模型匹配法对车型分类。实验证明方法是简单可行的。     

基于拓扑不变性的深空背景暗弱目标检测方法

通过分析深空背景图像的特点,提出一种基于拓扑不变性的深空背景暗弱目标检测方法。首先,使用基于拓扑不变性的图像匹配方法以首帧图像为基准对序列图像进行匹配;然后,进行背景滤除;最后,利用基于Hough变换的方法对图像进行暗弱目标检测,从而获取目标信息。为验证提出算法的有效性,使用STK软件制作若干幅半仿真序列图像进行实验。结果表明:提出的算法对空间碎片的检测能力超过了SMP和SBV两种算法;算法的计算效率与SMP算法相当,比SBV算法高。     

图像拼接技术在双摄像机监控中的应用

针对单摄像机监控范围的局限性,给出一种双摄像机图像拼接方法。首先检测出视频序列图像的兴趣点,并引入改进的尺度不变特征变换算法构建64维匹配描述子;在匹配过程,采用BBF算法进行匹配,提高搜索效率;匹配完成后,采用随机抽样一致性消除误匹配;最后采用加权平均法进行视频序列图像融合,实现序列图像的无缝拼接。实验结果表明,本文方法有较高的匹配效率和匹配准确率,可以明显扩大视频监控的范围,其在视频监控、信息收集及司法取证等方面有一定的实际应用价值。     

基于最大值投影和快速配准的空间小目标检测

天基观测平台下弱小目标的检测是分析空间安全的重要研究内容。由于空间中存在大量外观与目标相似的恒星导致可利用空间分布信息缺乏;观测平台的不规则性运动导致帧间成像差异,都使得开发自动快速处理算法的难度增加。在分析星空图像模型的基础上,提出了一种基于三角形匹配和最大值投影的小目标检测方法。首先通过特征三角形对序列图像进行配准,并采用星点坐标矩阵的方法减小计算量。然后针对序列帧所有图像,采用最大值投影变换的方法,检测运动的小目标。最后通过200帧观测图像对算法进行验证,实验表明该方法能实时、准确地对目标进行检测,同时可以精确地定位目标质心。     

多特征辅助的SAR-GMTI雷达扩展动目标检测方法

在远程监视模式下,高分辨率SAR-GMTI雷达系统面临目标扩散、信噪比低等挑战,传统基于点目标检测方法性能恶化明显.本文提出一种目标形状与阴影辅助的高分辨率SAR-GMTI雷达扩展动目标检测方法.该方法首先对杂波抑制后的残差图聚类并生成目标形状信息;然后依据目标阴影形成的几何模型计算与目标形状相匹配的阴影模板,并利用目标径向速度估计值生成阴影位置匹配条件;最后综合利用阴影形状、位置及幅度信息,剔除不符合匹配条件的虚假目标,降低虚警.仿真验证了所提方法对低信噪比扩展目标检测性能的改善.     

基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法

提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力。首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声。然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像。最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像。可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程。通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标。     

基于OpenCV的动态背景下的运动目标检测

研究在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测。主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉库OpenCV进行实现。     

一种基于纹理的车辆阴影消除新算法

基于对智能交通系统(ITS,Intelligent Transport Systems)中视频检测的研究和分析,特别针对其中关键步骤之一的阴影消除展开深入探讨,分析了阴影产生的原理和特点,阐述了现有的阴影去除算法,在现有算法的基础上提出了一种基于区域聚类的阴影消除算法.实践证明,该方法能够较好的去除运动车辆的阴影,保留...     

基于低尺度细节恢复的单幅图像阴影去除方法

为了在光照复杂、纹理丰富的图像上获得更好的去阴影效果,基于生成对抗网络提出了一种新颖的阴影去除方法.首先,所提网络中的阴影检测子网为阴影图像生成阴影掩膜,基于该检测结果提出一种光照敏感的多尺度图像分解方法,在几乎不损失光照信息的同时提取图像纹理信息;然后,蒙版生成子网为分解后的低尺度图像生成相应的蒙版用于去除其中阴影;其次,边界复原子网修复阴影边界实现友好的过渡;最后,使用自适应衰减因子引导图像进行细节恢复以得到纹理丰富的结果.实验结果表明所提方法可以有效地提高阴影去除效果.     

基于PMP的岩芯样品裂缝三维重构方法

提出了一种对岩芯样品内部裂缝进行高精度三维重构的新方法.该方法运用相位测量轮廓术(PMP)测得岩芯两裂面的三维面形,利用高度信息提取两裂面的边缘轮廓,避免了传统的基于灰度信息提取边缘受背景和阴影的影响,采用相关度最值算法实现两裂面的轮廓匹配和高度匹配,以岩芯表面裂纹特征为基础获取了岩芯内部裂缝的宽度和体积,实现了岩芯裂缝的三维重构,三维重构重复精度优于20 μm,为裂缝性油气藏开发中面临的裂缝预测提供了一种有效方法.实验证明了该方法的可行性和实用性.     

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA—SIFT（于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点。运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。     

基于新型阴影指标的遥感影像阴影检测方法

随着遥感影像空间分辨率不断提高,阴影对影像解译产生的影响愈加突出,因此对阴影的识别更为重要。文中针对阴影在RGB空间中与非阴影区域内地物容易混淆的缺点,利用其在HIS空间中低亮度、高色调和高饱和度的特性,提出了一种基于新型阴影检测指标的阴影检测方法。该阴影指标突显阴影区域,且抑制非阴影区域的响应,根据最大类间方差法做直方图阈值分割,可得到检测结果。实验证明,该方法可有效地将阴影与其他地物区分开。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法

从色彩理论和高斯-拉普拉斯算子的基本原理出发，提出了一种基于RGB彩色空间的影像阴影检测方法。实现结果表明该方法对彩色航空影像上阴影区域的检测是有效的。