基于分层模型和鲁棒字典学习的背景差分炸点检测

针对背景差分炸点检测方法中背景模型难以更新背景估计和运算复杂等问题,提出一种分 层模型下基于鲁棒字典学习的背景差分炸点检测方法。为提高运算效率,该方法对图像帧建立3层金字塔分层模型,在每层将图像帧分割为互不重叠块,逐层以图像块为单位通过改进的鲁棒字典学习方法进行背景估计,与当前图像帧作背景差分实现炸点检测。采用炮弹炸点图像序列对所提出的方法进行了实验验证。实验结果表明,与现有炮弹炸点检测方法相比,该方法在准确率、误检率和鲁棒性方面均具有优越性能。     

一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法

提出一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法,该方法首先对图像划分子区域, 依据灰度梯度对子区域进行筛选,剔除容易导致错误运动估计的低对比度子区域,在减少运动估计运算量的同时提高了运动矢量估计的精度;然后对保留的子区域进行灰度投影及相关运算获得局部运动矢量,根据图像帧间运动模型由局部运动计算出图像的全局运动矢量;最后根据运动补偿矢量对图像进行补偿,以获得稳定的图像序列。分块灰度投影运动估计算法有效解决了投影法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度,以及无法估计旋转运动问题。实验结果表明,相比于传统灰度投影算法,该运动估计算法提高了运动估计的准确性和实时性。     

海天背景下红外舰船目标实时跟踪算法研究

针对海天背景下的红外舰船图像对比度低、船载摄像机上下抖动剧烈的特点,文中提出了均值移位(mean-shift)和海天线检测相结合的红外目标实时跟踪算法.首先通过水平投影方法提取每帧图像的海天线,然后由相邻帧海天线的高度差设定每帧图像跟踪起始点,将目标的灰度和梯度信息进行加权来描述目标特征,利用mean-shift算法进行目标跟踪.实验结果表明,文中算法能够准确跟踪上下运动剧烈的红外舰船目标,跟踪速度达到12 fps.     

非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究

针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法. IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明：在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。     

图像制导的目标匹配算法与系统设计

根据航拍地形图像和目标图像的特点,提出Zoser图像匹配算法用于图像导航与制导.Zoser算法主要由高斯Zoser图像金字塔、24邻域极值点和SIFTl28描述符等组成.Zoser算法使用整型数据,结构简单,二级算法独立性好,易于模块化设计;根据这些特点提出了基于FPGA和多DSP的系统设计方案,系统具有较好的实时性和图像匹配目标识别性能.Zoser算法对图像位移、旋转、仿射变换、尺度变化、噪声影响、轻微形变和照度变化有较好的鲁棒性,识别和匹配的准确性较好,速度比SIFT算法提高3倍左右,更适合实时系统.     

一种实时相关目标跟踪算法

采用时－空梯度法，建立一种估计图像序列中目标偏移植的相关跟踪算法。该算法采用一维相关，而且两个方向相关运算可以并行独立运算，适于硬件实现，计算速度大大高于常规相关跟踪算法，具有很强的实时性，仿真结果还表明该算法具有较高跟踪精度，且对噪声不敏感。     

基于对数极坐标变换的景像匹配算法研究

针对成像制导过程中对实时性和准确性的要求,对存在旋转和尺度变化的航拍照片的匹配进行研究,提出了一种基于对数极坐标变换的匹配和跟踪算法.匹配时先对基准图和实时图按多分辨率金字塔法进行对数极坐标变换,利用对数极坐标的旋转和尺度不变性进行匹配.匹配后,用相对运动时目标的对数极坐标变换图像梯度下降最小相异评估方法对目标进行跟踪,通过对航拍照片进行匹配测试,证明了这种方法的有效性.     

基于H.264的快速模式选择算法

基于H.264的快速模式选择算法,通过计算连续2帧的绝对误差和2帧中相同位置宏块的绝对误差,得出提前判断出具有16×16模式宏块的快速算法.即采用全模式搜索法进行运动估计,并采用宏块正确率与错误率的差来衡量连续2帧绝对误差的修正参数的优劣性.该算法可减小树状结构运动估计的计算量.     

基于核函数最大值点跟踪的弹道实时融合方法

针对目前火箭弹道实时融合方法抗干扰性差、对初值敏感、依赖于理论弹道方程等问题,从测量误差的统计特性出发,证明了从有限样本构造的高斯核密度估计函数最大值点是产生该组样本高斯分布期望的无偏估计量这一结论,提出了一种基于高斯核密度估计函数最大值点跟踪的方法:根据各设备的测量数据构造高斯核密度估计函数,将弹道融合问题转化为求该函数最大值点的问题; 由于经典的迭代求解法耗时较长,对前一帧估计结果进行平移采样,将采样结果作为当前帧最大值点的近邻进行一阶泰勒估计,最后取核函数值最大的估计位置,从而完成跟踪。对方法的有效性进行了理论分析,并与经典迭代法的时间消耗进行了对比理论计算。结合实验从抗干扰性、初值敏感度、伸缩性能、稳定性方面,与目前的选优法、样条约束法、无迹卡尔曼滤波法进行比较,证明了该文方法具有估计精度高、鲁棒性强、可扩展性强、平滑度高的优势,且满足实时性要求。     

一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法

针对海天背景红外目标信噪比低且容易受到海面杂波、云层背景干扰的问题,提出了一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法。首先,采用Wiener滤波器实现红外图像的背景估计,利用方向梯度算子估计海天线,确定目标的潜在区域。然后,采用自适应阈值分割的方法确定目标位置。最后,根据多向梯度特征剔除虚假目标。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,且对云层边缘、海杂波有较好的抑制能力。     

分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究

图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。     

基于高速DSP的彩色视频图像实时消旋系统

基于高速DSP芯片的电子消旋系统,利用旋转算法对每一场图像的亮度、色度分量进行反向旋转处理,再使用线性差值法对像素进行重新采样输出。其DSP模块将姿态数据从数字视频信号中分离出来,然后依据姿态数据中的实时旋转角度对数字视频图像进行反向旋转处理,最后将处理过后的图像送输出缓冲区,从而实现旋转彩色视频图像的实时消旋。     

基于特征地图的改进回环检测算法

为提高移动机器人回环检测模块的准确率和实时性,提出一种基于特征地图的改进回环检测算法。在传 统模型的基础上,对关键帧的特征点进行筛选,选取高效特征点构建特征地图,利用视觉字典树对特征地图和关键 帧进行场景描述;对词袋模型进行改进,将场景分割用在图像信息的提取和特征聚类上;建立基于分层K++均值的 视觉字典树,得到改进的基于分层金字塔TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)的匹配方法。实验结果 证明：相比FAB-MAP(fast appearance-based mapping)和RGB-D SLAM v2,改进算法在特征点规模、实时性、召回 率方面性能更优。     

GPS单点定位动态滤波算法研究

将卡尔曼最优估计理论应用于GPS导航定位系统，它主要针对高动态用户设计了一种基于卡尔曼最优估计理论的定位算法．采用卡尔曼滤波技术来提高动态GPS导航定位精度和动态性能；对最小二乘法和卡尔曼滤波法的定位系统进行了仿真，并对定位误差和测速误差作了比较分析。结果表明。与最小二乘法相比，动态卡尔曼滤波算法能得到较好的滤波效果．定位精度有了明显提高。     

红外系列图像运动小目标检测

红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标.     

基于小波分解与运动补偿的弹迹检测方法

基于小波分解与运动补偿的弹迹检测方法,采用多层离散小波分解图像,以低频图像块匹配估计背景运动矢量.再利用差分算法检测射弹,计算出形心坐标并绘出射弹运动轨迹.其实现步骤包括:图像预处理-靶标定位跟踪、原始图像小波多层分解、低频图像块匹配、背景图像运动补偿及射弹检测与空间坐标推断.并以实验验证.     

基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究

迷彩伪装是一项重要的伪装技术。数码迷彩是对抗高分辨成像侦察的有效技术手段。如何实现迷彩设计技术的实效化、精确化和智能化始终是研究热点。基于分形布朗运动的分形维估计法提取背景图像的纹理特征、基于金字塔结构逐层模糊C均值聚类算法提取背景图像的主色特征。融合纹理和主色特征,运用改进的钻石-菱形算法生成符合背景特征的数码迷彩图案。仿真实验结果表明：该算法在荒漠型、丛林型、林地型背景的迷彩生成中均能产生较好效果。     

小波变换技术在隧道视频监测系统中的应用

对隧道内裂缝进行实时视频监测.先通过小波域上的先验维纳滤波器对图像信号进行去噪预处理.再提取图像的边缘特征.最后利用基于空间关系的图像检索技术对图像边缘的相对位置进行监测.估计和计算出裂缝的存在和实时动态,从而有效地实现隧道的安全监控.理论分析和实验结果表明,该方法在工业领域上可行.