高帧频大视场多目标实时检测方法研究

针对高帧频大视场电视跟踪系统中多目标检测的实际需要研究了一种简单的目标检测方法──自适应邻域均值门限检测方法；通过分析，证明该方法能够在信噪比较低和背景干扰较强的情况下对全视场中多个弱小目标进行实时检测，并建立了该算法的实时处理系统；结果表明该方法是完全可行的。     

一种高速目标检测算法研究及实现

为了实时有效的实现雷达跟踪高速运动目标检测,研究了小波检测器的算法和硬件实现。小波检测器的快速算法并对其作了优化设计构成检测系统的软件基础,采用ADSP21160DSP芯片开发出恒虚警检测并行处理系统。仿真结果和检测性能分析表明,该系统能有效检测低信噪比下高速运动目标,并且有很好的实时性。     

弱小目标检测与跟踪算法

低对比度小目标检测与跟踪算法的研究是电视跟踪领域的关键技术之一。针对弱小目标的目标特性，按USAN原则进行目标检测，利用目标的特征参数及目标运动的一致性、连续性排除噪声干扰，实现对目标的稳定跟踪。实验采用VC＋＋仿真平台验证该算法的可行性和有效性，并移植到DSP专用图像处理平台上，达到了工程的5可靠性与实时性要求。     

弱小目标跟踪算法性能评估的研究

本文提出了弱小目标检测和跟踪算法的性能评估框架,并针对弱小目标检测和跟踪的特点,从背景特性、目标特性和跟踪干扰特性等方面对弱小目标序列图像的仿真进行了分析.通过分析弱小目标跟踪中可能遇到的不同的目标情况和由此产生的正确跟踪轨迹、正常轨迹消失、错误跟踪轨迹、遗漏轨迹和虚假跟踪轨迹等目标跟踪状况,以弱小目标仿真模块提供的目标原始真值为基础,采用了有效跟踪评价和有效跟踪精度评价的方法对跟踪算法进行评估.试验表明,该方法能够有效地评估弱小目标跟踪算法.     

采用TMS320C6203的实时图像处理系统设计

针对高帧频、大视场图像中的实时目标检测、识别和跟踪,设计了一种以TMS320C6203为核心运算处理器,FPGA为辅助控制处理器的实时图像处理系统。在对弱小目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,使得该系统对弱小多目标的检测、识别和跟踪的能力达到了实际工程的实时性需求。     

面向船舶避碰预警的红外运动船舶检测与跟踪

通过把红外成像设备安装在内河船舶上,基于红外视频对前方运动船舶目标进行检测和跟踪,实现内河船舶防撞,为船舶安全航行服务.本文给出了一种复杂内河背景下对红外运动船舶目标检测和跟踪的方法.首先,通过天水线的检测确定感兴趣区域(ROI);然后,通过计算ROI的多尺度分形特～(MEFK),进行内河船舶目标检测;最后,利用改进的Mean-Shift算法实现内河运动船舶目标跟踪.实验结果表明,该方法具有鲁棒性,满足实时性和可靠性的要求.     

复杂背景下迎头点目标检测算法

针对传统检测跟踪算法无法有效处理迎头点目标的问题,提出了基于红外序列图像相邻两帧间匹配的检测算法.根据迎头点目标的红外序列图像特点,采取点对点标记匹配结果,点对点统计标记次数,阈值门限输出迎头点目标.算法无需假定目标点位置,检测过程不随背景复杂程度和目标点数目变化而变化,尤其解决了高噪声情况下迎头点目标的检测和跟踪问题.算法结构简单、存储量小、运算速度快,根据多次仿真和实拍照片实验,验证了该方法的可行性和有效性.     

舰船红外成象目标实时识别跟踪算法研究

对前视海面舰船红外成象目标的实时识别与跟踪技术进行了研究，提出了一种新的海面舰船红外成象目标的识别跟踪算法。重点论述了其中的跟踪算法；同时基于本文算法及实际系统使用性能的要求，设计了一种适合本文算法的舰船红外成象识别跟踪系统，给出了硬件原理框图，对系统的实时性进行了分析。     

基于奇异值分解的红外弱小目标检测

鉴于传统的基于单幅图像奇异值分解红外弱小目标检测算法的不足,提出了一种新的基于图像序列奇异值分解的红外弱小目标检测算法.首先,利用图像序列构造图像矩阵并进行奇异值分解,得到对应的特征值与特征向量;其次,利用处理后的特征值和特征向量重构图像序列,得到新的特征图像序列;再次,在特征图像序列中选取合适的特征图像进行处理从而增强目标并抑制背景;然后,对新特征图像进行阈值分割,得到要检测的弱小目标;最后,对序列中的每幅图像分别进行帧间位置修正与帧内位置修正,以达到检测红外弱小目标的目的.实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性与实时性.     

复杂背景下的红外目标自动跟踪算法

提出了一种非线性边缘检测和Mean Shift方法相结合的红外目标检测与跟踪算法.采用双窗口算子的非线性边缘检测算法具有计算量小、速度快、图像质量好等优点.在边缘检测后的二值图像基础上,利用改进的Mean Shift跟踪算法实施目标跟踪.该跟踪算法融合了计算目标区域局部标准差的信息;利用灰度值和局部标准差的概率密度函数来描述目标;同时选择核函数级联方式进行目标密度估计,从而弥补了仅用灰度信息描述目标特征的不足.实验结果表明,该跟踪算法检测出的复杂背景下红外目标边缘清晰,并且能够准确地对目标实施自动跟踪.     

粒子滤波在空间光电小目标跟踪中的应用

空间光电小目标信号能量弱,若目标运动参数和亮度信息不足,在低信噪比的条件下,将难以实现对小目标的检测与跟踪.本文主要利用粒子滤波在信号处理上的特点,对其在小目标跟踪中的应用展开研究.首先分析了粒子滤波在光电小目标跟踪中的基本理论,并针对目标亮度未知的情况,给出一种通过点扩展函数来构造目标函数的方法,对粒子权重进行更新....     

形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测

本文提出了一种基于形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测方法,该方法将图像序列进行形态擘tophat滤波,然后小波变换,再分别对各小波子带作平滑滤波,按各子带对滤波前后小波系数作差分运算,最后经过小波逆变换得到具有微弱目标的残差图像序列.用残差图像tophat结果估计目标潜在区域,在目标潜在域的约束下,对残差图像序列进行时空域数据融合,实现微弱运动目标的检测.仿真实验表明,该方法杂波抑制后残差图像具有很好的白高斯特性,且目标邻域信杂比(scNR)的平均增益比图像空域平滑滤波和图像频域低通滤波等典型运算的SCNR平均增益有明显改善,目标检测算法在5帧图像集成时能稳定检测出微弱运动目标轨迹.     

人眼微动机制实时红外图像边缘提取

图像边缘特征提取是视频跟踪和目标提取的关键步骤,其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间.本文研究了一种基于人眼固视微动的实时图像边缘提取算法,针对算法具有边缘识别能力强,但运算量大的特点.通过采用并行处理结构及流水线技术在FPGA内实现了该算法,试验结果说明该算法在FPGA内实现具有与视频流同步的实时性,并且边缘提取的效果很好.在图像目标实时跟踪系统中应用,极大提高了目标的跟踪精度和稳定性.     

一种新的空时域滤波小目标检测方法

为了提高红外图像序列中弱小目标的信噪比和检测概率,同时考虑检测算法实时性,提出了一种新的基于空时域滤波的小目标检测方法.首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息熵滤波,对空域滤波后图像采取双向隔帧差分的时域滤波;最后通过检测差分图像中的"凸包",抑制背景和噪声,检测小目标.文中给出了实验结果与分析,并与其他方法作了比较.实验结果表明,上述方法能大幅度的提高目标的信噪比,检测小目标,且实时性好.     

一种基于卡尔曼预测的动态目标跟踪算法研究

针对视频序列中目标的跟踪,均值漂移算法和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法已经被提出,而在移动机器人上实现对机动目标的实时跟随时,机器人自身的运动引起目标在像平面的偏移不能被忽略,在详述了两者的关系的基础上,建立起以机器人一个周期内的运动作为输入量的状态方程,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,均值漂移算法的最终收敛点作为每帧的跟踪结果,并以此收敛点替代滤波器的估计值,两种算法交替使用,互为补充.实验表明所提算法可以实现在室外环境下对动态目标的实时跟踪.     

光电图像序列运动弱目标实时检测算法

针对光电探测图像序列中的运动弱小目标实时检测问题,提出了一种基于时空域融合滤波的弱目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标,在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,两者融合后经自适应门限分割与航迹关联确认目标。实际录取数据分析结果表明,算法全面考虑运动弱小目标在时域与空域方面的特性,能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动弱小目标,减小了虚警率,抗噪声干扰能力强。     

基于LabVIEW的红外人体目标跟踪

针对红外图像序列信噪比低,缺少边缘及纹理信息,以及人体目标运动自主性强且姿态复杂多变的特点,选用Mean Shift目标跟踪算法,对红外人体目标进行跟踪.针对传统Mean Shift目标跟踪算法不能对尺度变化的红外目标进行有效跟踪的问题,对原有算法进行改进,使用边缘加权直方图与模板中心加权直方图计算Bhattacharyya系数的方式,实现核函数带宽的自适应,并利用界面友好的LabVIEW2011平台进行实现.通过两组实验证明了改进后算法的可行性和有效性.     

用高阶累积量投影法检测红外弱小目标

为检测弱小红外运动目标,提出了一种基于高阶累积量投影的检测算法.红外图像序列经背景抑制后,首先计算时域数据的归一化三阶累积量,并将其投影到二维空间,然后在二维空间内对目标轨迹进行统计判决,以实现目标检测.推导出了目标和噪声在二维投影空间中的分布公式.通过与相关算法对比分析,该算法计算量小,检测率随目标信噪比增长较快.利用实际录制的图像序列进行了仿真实验,成功检测到了信噪比不小于2、像面运动速度为2帧/像素的目标,验证了算法的有效性.     

一种改进的图像序列运动小目标检测方法

针对目标背景运动的情况,在随机哈夫变换运动检测方法(MDRHT)的基础上,提出了基于中心偏移的哈夫变换运动检测方法(Center-Biased MDHT)。它利用图像中显著的边界信息,有效地估计图像序列帧间图像背景的整体运动;利用图像背景运动的一致性,预先设定帧间位移的阈值,减少了预处理阶段的计算量;对前后两帧相邻图像进行差分处理,充分利用小目标在差分图像中成对出现的特点,达到了在目标检测阶段减少计算量的目的。