复杂背景中低对比目标的提取

在复杂背景中提取低对比的目标是电视跟踪、测量系统进一步发展需要解决的重点课题,是提高作用距离、快速、淮确地捕获目标和精密跟踪、测量的先决条件。针对如何在复杂背景中提取低对比目标的技术途径,结合实际工程研制和外场实验进行了探讨。     

面向激光跟踪仪跟踪恢复的合作目标视觉检测

为了实现复杂场景下激光跟踪仪跟踪恢复过程中合作目标靶球的检测,本文研究了基于深度学习的靶球检测方法。首先,分析靶球自身特点、应用环境及它在跟踪恢复过程中的作用,然后根据Faster R-CNN模型原理与跟踪恢复应用需求提出基于超特征与浅层高分辨率特征信息复用的改进方法生成新的融合特征图,并优化区域建议提取参数,协同解决图像中目标多尺度变化与小尺寸导致目标漏检率高的问题;同时提出一种基于强背景干扰的困难样本挖掘方法提高模型对外形颜色等与目标近似的干扰物识别能力,解决模型误检测率高的问题。最后,本文构建了目标靶球数据集并进行了对比训练与测试。测试实验结果表明:本文提出的基于强背景干扰困难样本挖掘方法的改进Faster R-CNN模型在目标多尺度、小尺寸检测,以及对复杂背景中相似干扰物的辨别能力都有提升,最终对测试集的检测精度达到了90.11%,能够满足激光跟踪仪跟踪恢复过程对合作目标靶球的视觉检测精度要求。     

高分遥感视频改进型时空上下文目标跟踪

针对时空上下文(STC)目标跟踪算法在高分辨率视频卫星影像中目标经过复杂背景时跟踪准确度过低的问题,提出适用于视频卫星影像数据的改进型时空上下文目标跟踪算法。算法结合感知哈希算法对STC目标跟踪算法中置信图模型加以改进以提升跟踪算法的目标定位精度,使用帧间学习率自适应更新方法以提升跟踪算法准确度。另外,对系列视频卫星影像进行了仿真实验,结果表明,所提算法在保证实时跟踪速度的同时克服了视频卫星影像中复杂背景对目标跟踪算法的干扰,实现了针对高分辨率视频卫星影像的精准目标跟踪。     

基于相关准则的磨粒显微图像目标提取

针对磨粒显微图像识别中的目标提取问题 ,应用一种新的阈值分割方法将磨粒目标从复杂背景中分离。该算法以原始图像与分割后图像的相关系数最大为准则 ,选取最优阈值对磨粒图像进行二值化 ,经腐蚀、膨胀等滤波运算后 ,利用跟踪搜索法提取磨粒边界 ,实现了复杂背景下磨粒目标的有效提取。应用实例表明了算法的简洁有效性。     

一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。     

显著性直方图模型的Camshift跟踪方法

针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。     

基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪

鉴于水下的特殊环境,本文利用均值漂移算法对水下视频中的运动目标进行跟踪.首先对水下视频目标对象和候选目标对象分别建立RGB颜色分布加权直方图模型,将这两个模型进行匹配,匹配度用Bhattacharrya系数来表示,搜索出与目标最匹配的候选目标并且更新目标模型,依此类推,从而在视频序列中实现目标跟踪.仿真实验证明,基于均值漂移算法的目标跟踪能够克服水下视频环境中干扰运动目标跟踪的因素:水波、倒影、气泡、游泳池浮标的遮挡等,进一步与基于Kalman滤波器的水下目标跟踪相比(对比),目标跟踪结果表明本文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标进行稳定实时的跟踪.     

多目标跟踪算法在水质监测中的应用

针对活鱼水质监测系统中的活鱼跟踪中存在的问题,提出了一种基于视频的多目标跟踪算法,通过采用一种基于统计模型的背景建模方法得到了实验鱼缸的初始背景,并在活鱼目标检测跟踪过程中实时更新背景,在此基础上采用背景相减法和自适应图像二值化实现了活鱼运动目标的提取,并用连通区域分析提取活鱼的大小、质心等特征值,最后将卡尔曼预测器应用于基于运动特征的跟踪技术中,实现了活鱼的轨迹跟踪,提取到了活鱼的运动轨迹,最终达到了为后续的水质预警提供了可靠的轨迹数据的目的,所跟踪得到的活鱼运动轨迹数据是监测系统水质预警的重要基础。研究结果表明,该算法符合系统的实时性和准确性要求,能实现活鱼运动轨迹的准确快速跟踪。     

复杂场景中相关滤波跟踪算法的优化

相关滤波跟踪器近几年在许多视觉跟踪任务中都取得了优异的性能，显示出了较高的精度和帧率。但限制其跟踪性能的问题仍有很多，例如图像表征方式单一，传统尺度估计的方式计算复杂度高，对快速运动、背景杂乱等复杂场景跟踪效果不佳。针对这些问题，提出了一个跟踪框架来分别估计目标位置和尺度的变化，通过相关滤波和颜色直方图模型相结合的方式评估目标位置，再从最可信帧中训练核尺度相关器来预测目标的尺度变化。同时，对模型采用保守的方式进行自适应在线更新，以防止误差累加破坏模型。在跟踪数据集（OTB-2015）中该算法在运动模糊、尺度变化、背景杂乱、快速运动等挑战性场景中表现出良好的优越性。     

基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的红外目标跟踪算法研究

针对背景杂乱、遮挡、热交叉以及目标形变等复杂跟踪场景下目标跟踪算法出现性能严重退化问题,提出一种基于自适 应标签和稀疏学习相关滤波的实时红外单目标跟踪算法。 首先,根据目标响应情况自适应地构造样本标签,通过自适应标签训 练提升相关滤波器的分类能力,抑制干扰区域对跟踪模型的污染。 其次,加入稀疏学习策略,通过目标响应 L1 范数抑制复杂跟 踪场景下目标响应多峰分布,提高跟踪算法的鲁棒性;与基线算法相比,该算法精度和 AUC 分别提升了 19. 3% 和 39. 8% 。 在数 据集 GTOT、RGBT234 和 VOT-2016TIR 上的实验结果表明,该算法对上述复杂跟踪场景具有良好的应对能力,运行速度超过 35 fps,综合性能优于对比跟踪算法。     

利用图像边沿特征实现相关跟踪

介绍一种利用图像边沿特征实现图像相关跟踪的方法.从图像相关跟踪原理出发,通过对原始图像滤波、特征提取、相关函数及模板更新方法的改进,给出了实现特征相关跟踪的具体方法以及实验结果.利用目标图像边沿特征实现相关跟踪,解决了工程应用中相关跟踪算法存在的计算量大和跟踪目标易受背景影响的问题.此方法可直接利用数字图像的灰度特征,在低信噪比的情况下目标跟踪点漂移减小,目标跟踪能够较好地适应不同灰度分布的背景.使相关跟踪的性能得到了提高.     

用模拟方法实现视频信号的背景抵消

在电视跟踪测量中,目标信号的提取是关键性问题。本文介绍了两种视频信号背景抵消方法的设计思想及实验结果。所提取出的目标信号为识别目标同时提供了两种参数——目标的宽度参数及亮度参数,为实时电视跟踪提供了技术基础。     

基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法

传统方法无法对目标精准定位,在动态环境下跟踪精准度低,提出基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法。采用背景差分法构建背景模型,通过计算二值差分图像比较差分图像像素和某特定阈值,确定检测目标具体位置。研究以双目视觉安全防护为基础的监控示意图,利用特征向量线性组合表达不同人脸变化或特性,根据具体实施步骤设计人脸监测与识别流程,采用CamShift跟踪算法求局部最优解,获取重投影矩阵,在监控系统运动目标发生遮挡后再次进行自动化跟踪。以Python为语言基础进行实验对比分析,由实验结果可知,基于双目视觉方法跟踪精准度较高,能够实现对运动目标的精准定位。     

机载光电跟踪测量设备的目标定位误差分析

光电跟踪和测量设备用于测量飞行器在空中的飞行轨迹,作为飞行器飞行性能的评价。随着现代技术的发展,对飞行器性能提出愈来愈高的要求,从而也对跟踪和测量飞行器飞行轨迹的光电跟踪和测量设备提出了相应的技术进步要求,特别是对其测量精度指标。如何做好和完善误差分析、误差分配和误差综合,成为研制更高性能的光电跟踪测量设备总体设计中的一个重要问题,贯穿从可行性论证、方案论证、方案设计、设计、制造、装调、直到试验等整个研制过程。就这一类设备中最为复杂的机载光电跟踪测量设备的目标定位误差(即3轴上的测量误差),通过建立从被测目标到地面中心测量站9个坐标系,进行31次线性变换,构造35个变量的统一测量方程;进行测量误差因素的分析和分配,以及用蒙特卡洛法来分析和计算系统的目标定位误差。     

结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪

由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法。该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布。然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整。最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化。与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪。     

特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位

针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题,提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点,通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪,获得目标预估位置;其次,建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型,实时调控更新率,防止引入错误信息;最后,在预估位置区域内,构建局部上下文外观模型,计算与时空上下文模型的相关性获取置信图,进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证,相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60%,平均跟踪误差最小为26.14 pixel),本算法综合性能达到最优,平均跟踪成功率为90%,平均跟踪误差为7.47 pixel,平均跟踪速率25.31 f/s。在双目视觉移动机器人平台上对随机运动目标进行跟踪实验,在背景干扰、遮挡、目标旋转和快速运动等组合情况下,跟踪成功率97.4%,跟踪距离平均相对误差为4.05%。     

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测方法.首先通过设定阈值滤除序列图像中的噪声,然后对三帧算法进行改进,即利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓.最后采用一种运动物体跟踪算法,实现了运动物体和静止物体的识别,克服了以往算法中的误检和空洞问题,实验结果表明,该方法能够满足实时性的要求.     

基于显著性区域加权的相关滤波目标跟踪

为了提高跟踪过程中目标位置的定位精度,提出了基于显著性区域加权的相关滤波目标跟踪算法。本文在高效卷积算子跟踪算法(Efficient Convolution Operators for Tracking,ECO)的跟踪框架基础上,首先采用预训练的改进残差网络SE-ResNet来提取不同层的多分辨率特征,充分利用浅层和深层特征的不同特性来增强特征表达,通过因式分解的卷积求出相关滤波的响应图;然后采用背景对像模型来获取目标的显著性图,并使用显著性图来对相关滤波的响应图进行加权,提高定位精度;最后,在视觉目标跟踪(Visual Object Tracking,VOT)竞赛上与8种流行的跟踪算法进行对比,在VOT2016和VOT2017竞赛上的平均重叠期望(Expected Average Overlap,EAO)得分分别达到了0.4157和0.3412,均优于其他算法。实验表明本算法可以有效提升目标跟踪中的定位精度,改善跟踪性能。     

变维卡尔曼滤波实现运动目标的跟踪

在球坐标激光跟踪测量系统中，由于受到各种干扰的影响，激光跟踪系统测量所得到的目标状态参量的测量值与目标的真实状态往往不尽相同，如何抑制随机误差，成为提高激光跟踪测量系统精度的一个重要问题。本文提出变维卡尔曼滤波算法来抑制随机误差的影响，仿真结果验证了该方法的有效性。     

光电跟踪系统纯角度滤波器的设计

为了在不增加硬件的条件下改善光电跟踪系统的性能,提出了仅基于目标角度信息的状态估计方法,设计了纯角度跟踪滤波器.首先,分析了带有激光测距仪的红外跟踪系统的工作机理;针对目标机动性特点,建立了球坐标系下目标的“当前”机动模型.然后,针对纯角度跟踪过程中高频图像序列存在复杂噪声干扰的问题,采用集员估计的方法对目标状态模型进行了补偿和调整,并在此基础上设计了自适应椭球滤波算法.最后,以舰载光电跟踪系统对来袭目标的跟踪为例进行了仿真.对比实验结果表明,对于复杂噪声条件下的强机动目标,在激光测距仪回波率为50％的情况下,利用基于自适应椭球滤波算法的纯角度滤波器进行辅助跟踪,可以实现方位(俯仰)角度估计均方差≤0.6 mrad的稳定跟踪,效果显著优于传统滤波方法,具有良好的工程实用价值.