用于目标跟踪的双阈值快速序贯相似性检测算法

为降低序贯相似性检测算法(SSDA)的计算量,提出了一种双阈值快速SSDA算法(DTSSDA)。DTSSDA增加了误差累积速度阈值,当误差累积速度超过速度阈值时可提前终止本次匹配计算,而速度阈值可利用帧间相关性信息自动地选取。另外算法中还引入了积分图的概念并采用了从粗到精的搜索策略。实验表明DTSSDA能在保证匹配精度基本不变的前提下使单帧计算量大幅减少,因此更适合于实时目标跟踪。     

模板图像尺寸可变的相关跟踪方法

相关跟踪过程中,序列图像中的实时图像与模板图像间存在灰度差异和几何形变,当前工程中采用相关匹配算法中的模板图像为矩形结构,为了在模板中尽可能的包含目标,模板中就不可避免的含有背景数据,但传统相关匹配算法中模板图像中的每一个像素都要参与计算,而且模板尺寸是固定的,这样就使得算法跟踪不稳定、容易丢失目标。为此提出一种变模板图像尺寸的相关跟踪方法,该方法实现了对模板图像尺寸的实时修正和非矩形模板相关匹配,试验证明此方法具有较强的抗几何变形的能力以及对复杂背景环境的适应能力。     

基于新的加权互相关的图像匹配

为了提高红外图像和可见光图像匹配的鲁棒性，提出一种新的基于结构张量的加权互相关算法。传统的基于边缘的归一化互相关算法仅仅利用边缘点进行匹配，新算法不仅利用边缘点，而且将图像边缘点附近的结构信息嵌入到匹配算法中。实验结果表明，新算法在抗噪能力、匹配性能等方面均优于传统的归一化互相关算法。     

一种基于双向匹配融合的合成孔径雷达景象匹配算法

针对合成孔径雷达（SAR）图像进行景象匹配时因图像差异和斑点噪声造成误匹配的问题,提出了一种基于双向匹配融合的景象匹配算法。采用变形差异相似性测度进行从实时图到参考图的正向匹配;通过选取参考图中易匹配子区,进行基于相位一致性特征强度互相关的从参考图到实时图的反向匹配;对双向匹配的结果进行融合处理,确定最终的匹配位置。实验结果表明,该算法能克服异源SAR图像间的图像差异对匹配的影响,具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性。     

图像匹配经典算法及其改进方法研究

图像匹配算法包括直接利用原始图像的灰度进行匹配、利用图像的物理形状特征进行匹配以及使用高级特征的算法进行匹配。经典匹配算法包含ABS算法、归一化互相关匹配算法、图像矩匹配方法，以及基于图像特征点的匹配算法。其改进算法涉及SSDA算法、金字塔分层搜索算法等。     

基于一种快速归一化积相关算法的图像匹配研究

在灰度图像匹配中,归一化积相关算法具有鲁棒性强、精准度高和易于硬件实现等优点。但算法复杂、计算速度慢是制约其应用的主要原因。基于迭代的思想提出了一种快速归一化积相关算法。该方法在计算基准子图图像能量时,只通过几个像素值的加减运算,便可快速实现基准子图像素求和,大大降低了计算的复杂度。实验证明,本算法与原算法具有相同的匹配精度,但计算时间仅为原算法的1/9.     

基于两步位操作匹配的实时目标识别跟踪算法

针对视频图像,提出了一种两步二进制位操作的目标识别跟踪算法。该算法基于改进的二进制鲁棒角点算法(BRISK),对特征描述符建立方法及匹配算法进行了改进:提出了采样点对选择策略和幅值-旋转两级描述符的建立方法;在特征点匹配阶段,提出"移位"结合"异或"的两步位操作特征匹配算法,并通过部分匹配及检测汉明重量阈值的方式进一步加快算法执行速度。实验结果表明,该改进方法具有较快的运算速度,目标平均跟踪速度达到80fps以上,且内存需求量小,更好的满足了视频图像目标实时识别跟踪的应用要求。     

基于组合特征的水下三维目标检测跟踪算法

针对三维成像声呐水下人工目标检测跟踪困难的问题，提出一种基于组合特征的水下三维目标检测跟踪方法。该算法利用声图的强度和距离等分布信息，根据目标出现前后声图能量的变化，利用背景差分的方法提取核函数，并在二维声图相关匹配的基础上，通过关联由前后帧图像的Hu不变矩、目标质心和目标距离组成的组合几何特征，实现二维向三维映射的人工目标检测与跟踪。湖试数据处理结果显示，新算法的跟踪性能提升了约7.15%,消耗时间相比传统方法减少了约60%,验证了算法的有效性。     

一种基于改进SIFT的SAR图像配准算法

为克服SIFT (scale-invariant feature transform)描述子应用于SAR图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进SIFT的SAR图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配准.仿真结果表明:该方法的匹配性能明显优于SIFT及PCA-SIFT算法,能够有效处理图像在尺度变化、灰度变化、旋转角度变化的情况下SAR图像配准问题,且配准精度达到了亚像素级.     

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升，提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹，计算出目标当前预估点；将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块；按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索，得到每个宏块的最佳运动矢量；取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点；判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系，决定是否进行精匹配结束搜索，或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明，该方法比基于全搜索的归一化积相关( NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。     

基于高斯尺度空间的末制导目标跟踪方法

针对光电成像末制导阶段目标尺寸和姿态均迅速变化的问题，提出了一种基于高斯尺度空间的目标跟踪方法。该方法根据目标模板信息获得其在待匹配图像中的搜索区域，由高斯尺度空间理论求得相应的空间图像；利用尺度参数估计出不同尺寸目标的待匹配图像，并将目标模板与这些待匹配图像进行相关匹配，由匹配程度最高的图像求得目标模板的当前位置和尺寸；当模板尺寸发生变化时，对目标模板进行刷新。仿真结果表明，该算法能适应末制导阶段目标尺寸的急剧变化，在强杂波地面背景下实现对目标的稳定跟踪。     

基于灰度特征编码的快速景象匹配方法

为解决复杂条件下快速目标匹配的问题。提出一种基于分形编码思想的景象匹配方法。基本原理是将图像分成小块。通过各个块灰度值之和的比较进行编码，提取图像中与分辨率无关的灰度特征，得到特征编码矩阵，再采用NNPROD算法作为相关性度量函数进行匹配。实验结果表明。该方法使匹配速度大幅提高,对不同分辨率、各种噪声的图像均能快速准确匹配，体现了很好的鲁棒性和适应性。     

一种基于积分图像的快速归一化积相关算法

归一化积相关算法鲁棒性强、精度高,是图像相关匹配的首选算法.但是原有归一化积相关算法的过程都比较复杂,运算速度较慢,因而在一定程度上限制了它的应用.介于此,文中提出了一种基于积分图像的快速归一化积相关算法,将一定区域的像素求和运算转化成四个顶点像素值的简单加减,降低了计算复杂度,并且大大提高了归一化积相关算法的执行速度.经实验证明,文中算法不仅能够保证图像的匹配精度,而且其整体运行时间仅为原算法的1/8.     

基于模板匹配的火炮身管膛线缠角测量技术研究

针对火炮身管膛线缠角测量问题，提出了一种新的基于模板匹配的方法。测量系统由光学传感器、定心机构、驱动装置及控制计算机组成。利用激光器投射一环形结构光同炮管内表面相交，形成炮管截面的轮廓曲线，CCD相机获取该截面轮廓图像。通过模板匹配得到不同截面图像之间的相对旋转角度，根据两个截面之间的轴向距离和旋转角度，确定炮管的膛线方程，再由膛线方程计算缠角值。同基于Radon变换的方法相比较，该方法不依赖于图像边界提取，对图像质量要求不高，理论分析及实验数据均表明，该方法具有较高的测量精度和稳定性；     

一种复杂地面背景的目标跟踪算法

实时跟踪算法将提供的原始目标作为基准图像进行序列跟踪，在跟踪过程中根据一定的判据对基准图像的更换、目标丢失的判断等状态进行控制．通过对各种实时跟踪算法的研究，提出了一种基于图像相关的多模板跟踪算法，并给出了多模板相关算法中的判断准则：模板更换准则、目标丢失判断．试验证明，对地面复杂背景的目标实时跟踪有效可行。     

基于对应像素距离度量的图像匹配跟踪算法

结合最小绝对差度量MAD和Hausdorff距离度量的基本思想,提出了一种新的对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法和自适应模板图像匹配跟踪算法,并对对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法的匹配跟踪性能进行分析.对这2种算法的匹配跟踪性能参数的实验结果进行比较.实验结果表明:对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法具有较强的抗噪、抗畸变能力和稳定性,具有较高的匹配精度和匹配概率.     

红外目标图像的复合特征跟踪算法

红外目标图像跟踪系统中应用单一特征跟踪算法,易造成跟踪点漂移和目标丢失。提出目标图像的复合特征跟踪算法,综合利用目标图像的灰度特征和点特征,联合灰度特征的易用性和点特征的空间不变性,分别克服单一特征易受光照、噪声干扰,以及实时性较差等方面的不足。提出了复合特征联合匹配的算法流程和权值分配策略,通过仿真试验对比三种方法的目标跟踪性能,证明了该算法的有效性。