基于粒子滤波的人脸跟踪算法

人物跟踪技术是目前智能监控系统的核心方法之一,针对人脸运动的非线性非高斯的特点,引入粒子滤波算法来进行运动预测估计,抵抗遮挡干扰。同时,根据人脸结构特点,提出了一种分块颜色直方图,用以描述人脸的特征。并且根据预测精度对预测过程中目标运动速度和过程噪声方差进行自适应更新。实验结果表明,在人脸的旋转,肤色和部分遮挡影响下跟踪精度较高,抵抗光照环境变化,以及人脸大小变化等的鲁棒性较强。     

复小波域维纳滤波与偏微分扩散相结合的图像去噪方法

针对图像噪声的去除,提出了一种基于复数小波域上的多方向窗维纳滤波与偏微分方程保持边缘细节相结合的方法。针对小波域维纳滤波的方向性差,去噪后图像容易产生哑铃效应,该方法首先进行双树复数小波变换,集中6个方向上的图像信号能量,之后,再在该6个方向上进行方向维纳滤波,对图像进行初步去噪,再以此引导偏微分方程中的扩散函数,实现各项异性进行扩散,最大限度地在保持图像细节的同时,去除噪声。实验结果表明,该方法的峰值信噪比,以及视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散去噪方法有明显的改善。     

停车场视频监视系统中的阴影检测方法

停车场视频监视系统能够同时完成对停车场车位空满状态的判断和对是否存在压线违规停车状态的判断。车辆的阴影会直接影响系统对车位空满和车辆违章停放的正确判别。为此,本文采用一种基于灰度比值统计与位置聚类的阴影检测方法,完成对阴影区域的检测。首先,采用正态分布曲线来拟合灰度比值分布曲线中阴影区域的分布,根据正态分布给出的置信区间,检测出阴影的候补区域,之后,再利用位置聚类的方法,滤除误检测为阴影的目标点。实验结果表明,本文所提出的方法,对各类光照环境具有较强的适用性。