低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relat...     

基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法

基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。     

多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法

目的 脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像融合上往往因为参数设置问题而达不到最佳效果,为了提高图像融合的质量,提出了一种基于多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法。方法 首先用多目标粒子群对PCNN模型参数进行优化得到最优PCNN参数模型,然后利用双复树小波（DTCWT）对图像多尺度分解,将高频分量通过优化好的PCNN模型进行高频融合,低频分量通过拉普拉斯分量绝对和（SML）来进行低频融合,最后通过DTCWT逆变换实现图像的融合。结果 分别与DTCWT,拉普拉斯金字塔变换（LP）以及非下采样Contourlet变换（NSCT）进行实验对比,融合图像Clock,Lab的融合结果在客观指标上的互信息（8.062 3,7.908 5）、图像的品质因数（0.716 2,0.714 2）和标准差（51.213,47.671）都优于其他方法,熵和其他方法差不多,融合结果能够获得更好的视觉效果以及较大的互信息值和边缘信息保留值。结论 该方法有较好融合图像的能力,可适用于计算机视觉、医学、遥感等领域。     

基于容积卡尔曼滤波的高斯粒子滤波算法

高斯粒子滤波是一种免重采样的粒子滤波,不会出现粒子退化,但其重要性密度函数由于没有考虑到最新量测信息,使得滤波性能明显下降,且该算法没有较高的实时性。针对这个问题提出一种基于CKF的高斯粒子滤波算法—CKGPF算法。该算法利用CKF算法构造高斯粒子滤波的重要性密度函数,且在时间更新阶段借助CKF算法来完成只对高斯分布参数的更新。仿真结果表明,CKGPF算法相比于标准GPF算法不仅提高了滤波精度,而且还具有较好的实时性。