一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

双正交小波弱目标提取

Haar小波边缘提取对弱小目标和噪声很难辨别,双正交小波继承了haar小波的优点,其滤波器系数比haar小波更长,所以双正交小波抗噪性强。提出采用双正交小波提取弱目标边缘,利用形态学滤波消除边缘提取后的孤立点噪声。实验结果表明:当目标对比度下降到一定程度时,sobel算子和haar小波无法提取出弱目标,此时双正交小波提取目标效果较好;对同一组图像序列采用不同算子边缘提取后,haar小波相关度在0.75~0.85,sobel为0.8~0.85,双正交小波为0.85~0.95,双正交小波目标提取稳定可靠,速度快。     

基于小波变换的小目标检测与跟踪技术研究

主要对弱小目标的检测与跟踪技术进行研究,着重分析基于小波变换的弱小目标检测方法,从实用性的角度出发,阐述小波变换的一些具体问题,为小波变换在小目标检测与跟踪技术中的应用做出有意义的探索。     

Gabor小波目标特征提取和跟踪方法的研究

为了解决目标在发生旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪问题,提出 Sobel 边缘检测与 L-M 优化结合的 Gabor 小波目标提取与跟踪方法。该方法自动寻找目标的小波特征点,在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度以及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和意义上与初始值相匹配,实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效地提取目标特征,在目标尺度变化达到 50%,角度变化 10o,旋转 90o等不利条件下实现了可靠跟踪。     

连续小波变换在函数空间中的应用

某些微分方程和相应的积分方程之间的关系被讨论；这些微分方程通过边境小波变换可被转换成相应的积分方程，它们不仅在弱收敛意义下而且在范围数收敛意义下是等价的；关于这些微分方程的讨论就与相应的积分方程的讨论联系起来。     

基于小波变换的复杂航空图像的边缘提取

提出了一种基于小波变换的复杂航空照片的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用了小波变换，因而具有良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力，在计算机自动判读系统的目标边缘提取中有效可行。     

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

图像边缘检测的二维连续小波变换法

提出一种新的基于二维连续小渡变换的图像边缘检测方法。算法充分利用连续小渡变换探测信号奇异性的能力和小波的多分辨率特性。对图像进行二维连续小波变换后,直接对各个分解层的正的小波系数或负的小波系数利用闽值法初步确定图像的边缘点,然后利用“投票选举法”综合各个尺度的边缘信息。这种方法不需要进行边缘点连接,可以直接得到光滑连续的边缘。实验结果表明,新方法能够准确探测图像中目标的整体轮廓和细节信息,在性能上优于传统的两种边缘检测算子。     

小波变换在图象边缘提取中的应用

详细介绍了小波变换在图象边缘提取中的优越性，在参考大量文献的基础上，小结中出常用于边缘提取的小波函数及其提取的边缘的方法与效果。得出在图象边缘提取中高斯函数一阶导数是一种常用的且较有效的小波函数最后给出用高斯函数一阶导数对静态物体边缘提取的计算机模拟。     

小波变换在图像处理中的应用探析

简要介绍小波变换理论的发展背景,根据傅立叶变换(FFT)方法和短时傅立叶变换(SFFT)方法基本原理和处理信号的特点,结合小波变换原理的时频分析特性和对时变信号的处理能力,文章将小波变换方法引入到了图像信息处理过程中。由于此方法能从图像中获取更多的特征信息,且具有较高的分析精度,并具有较好的重构效果,所以使用该方法对图像进行分析和处理时,效果显著。     

基于小波多分辨力分析的低信杂比下点目标跟踪方法

低信杂比下的小目标跟踪问题是目标跟踪领域中的难点,本文在理论分析的基础上提出了用小波多分辨力分析法跟踪低信杂比下的点目标,同时讨论了该方法与基于边缘检测的跟踪方法的区别。最后用以天空为背景的视频序列及以海洋为背景的视频序列做了实验研究,结果表明本文所提方法能够准确跟踪低信杂比下的点目标。     

一种基于小波变换的角点提取方法

提出一种新的基于小波变换的角点提取方法。它利用在几个尺度上小波变换模极大值和曲率理论提取角点。理论和试验结果表明 ,本算法对于角点的提取和定位都是有效的     

热点跟踪中目标特性的仿真研究

主要对强激光武器系统中热点跟踪方式进行了分析，建立了真实边界的三维复合传热模型，通过控制容积法用Ｃ语言编制了分析软件，对几种典型靶材的目标特性进行了仿真分析，包括热辐射质心飘移情况和靶材在随机噪声影响下的热点稳定性等。探讨了热点闭环问题，最后给出了结论。     

运动背景下多目标跟踪的小波方法

为了能从运动背景中检测其中的运动目标,并进行跟踪,提出一种基于小波变换的分层匹配跟踪算法。利用小波分解的多层子图进行分层匹配,估计整个背景的运动矢量;利用差分算法从运动背景中检测出多个运动目标,计算出多个动目标的形心坐标,绘出各动目标的运动轨迹。该算法与传统的块匹配算法相比,滤除了原图像的高频噪声,防止了在含噪原图像上进行块匹配不准确的缺点;另外,在低频分量图像上N×N范围进行块匹配,相当于在原图像上2nN×2nN的范围进行匹配搜索,搜索速度快。当相邻两帧背景运动向量小于10个像素,运动目标相对背景的运动向量小于5个像素时,实验结果证明了此算法的有效性和可行性。     

小波变换用于序列图像编码的研究

系统地研究了小波变换用于序列图像编码的方法，其中包括变换域的位移估值算法、系数差值量化及变字长编码等。采用小波变换进行序列图像编码，恢复图像没有方块效应，主观评价良好。     

扩展目标的精确定位研究

本文在分析电视跟踪算法精度的基础上,对扩展目标的精确定位作了初步的讨论。对几种亚象素边缘定位算法和曲线拟合算法作了计算机仿真,并给出了仿真结果。     

小波变换的实时性应用研究

Ｍａｌｌａｔ塔式分解算法是一个被广泛应用的小波变换快速算法，但运算速度慢，实时性差的缺点阻碍了其在实际应用中的进一步发展。本文介绍了的小波变换快速算法，结合系统的实时怀要求，对Ｍａｌｌａｔ算法进行了优化，将小波与快速傅立叶变换有机结合使图象的实时变换成为可能。在保留图象细节的基础上该算法的运算量比Ｍａｌｌａｔ算法减少了一半以上，并在此基础上设计了该算法的相应硬件，实验结果表明该的确能快速有铲地进行