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基于奇异值分解的图像目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统相关跟踪方法是利用模板图像与目标图像对应像素的灰度差异信息进行跟踪,它对旋转变化敏感,且存在跟踪累积误差,容易导致模板漂移而丢失目标。文中提出基于奇异值分解的跟踪算法,算法首先建立模板图像训练集合,利用奇异值分解方法,张成模板图像特征空间,然后求出模板图像在特征空间里的投影值,代替传统算法中灰度对两幅待匹配图像进行的全局搜索定位。在进行投影值间的相似性度量时,欧氏距离同等对待所有的特征向量不移合理,文中采用了一种鲁棒估计方法,可以对不同距离的值做不同处理。匹配跟踪实验效果良好。 相似文献
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一种基于DWT与SVD的数字图像水印算法 总被引:3,自引:2,他引:1
利用小波变换和矩阵奇异值的固有特性,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.算法对原始载体图像进行小波变换和奇异值分解;对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解;把分解后的水印信息嵌入到分解后的原始载体图像中,再进行相应的变换处理,得到嵌有水印的图像.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性. 相似文献
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基于DWT SVD域的彩色图像水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。 相似文献
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针对空间面目标的高精度跟踪问题,提出一种面目标高精度跟踪方法,该方法利用SWAD模板匹配算法和亚像素拟合算法提取目标精确的位置信息,并在跟踪过程中对模板进行实时更新。对传统的无限冲击响应滤波模板更新方法进行了改进,提出一种变系数模板更新方法,该方法计算量小,不需要经过复杂的置信度判断,模板更新系数由当前模板图像和当前最佳匹配区域图像的灰度值决定;利用不同亮度的目标,以及对目标图像进行尺度变换模拟姿态变化的目标,比较了该模板更新算法和传统算法的匹配误差,结果表明:该算法能够更好地适应目标姿态的变化;最后通过平行光管和靶标板模拟远场非合作目标,搭建了室内演示试验,证明了利用模板匹配进行高精度目标跟踪的可行性。 相似文献
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结合SURF与聚类分析方法实现运动目标的快速跟踪 总被引:5,自引:4,他引:1
为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了结合SURF(Speed Up Robust Features)与K-means聚类分析的运动目标快速跟踪算法(SURF-KMs),对图像的局部多尺度特征提取与描述进行了研究。首先,使用SURF算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,利用K-means算法估计目标特征点的质心位置,确定其聚集范围,实时更新窗口尺寸和位置。最后,建立目标模板更新策略,当目标发生形态变化而无遮挡时,更新目标模板。实验结果表明,当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生颜色变化时,所提出的SURF-KMs算法仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪的稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。 相似文献
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一种基于曲线拟合预测的红外目标的跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了一种将曲线拟合和相关跟踪相结合的红外目标跟踪算法。该算法以目标质心作为匹配模板的中心,采用SSDA进行相关运算,以图像相关匹配的输出值更新所拟合的曲线,并以曲线的预测值作为下帧图像匹配搜索的初始值,使相关运算仅在很小的窗口内进行。该算法还定义了跟踪的帧内置信度和帧间置信度信号,实时智能的更新模板。实验表明,该算法能有效减少相关匹配的计算量,保证跟踪精度。 相似文献
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一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。 相似文献
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为了克服传统的基于奇异值分解的目标检测方法存在目标强度变弱的不足之处,采用改进的奇异值分解方法用于红外弱小目标检测。根据奇异值分解的性质,对其中目标贡献最大的中序部分奇异值进行了非线性修正的改进,并将其它奇异值设置为零后通过重构图像得到背景抑制后的目标图像。结果表明,该方法不仅能够保存和增强目标能量,提高目标信号的信杂比和对比度,而且还能得到很好的背景抑制效果。 相似文献
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运动平台下, 图像的运动包括目标、背景和平台的运动。复杂的运动关系,加上运动平台下成像质量差,增加了目标跟踪的难度。提出了一种有效的运动平台下前视红外(FLIR)成像目标跟踪算法。对于每一个被检测出的目标,计算灰度和局部标准差的分布,通过计算Mean Shift向量,最小化当前帧目标与模板的核密度分布,实现对目标的跟踪。采用自动更新模板的策略克服目标特征分布发生改变的问题,该策略同样取决于得到的模板与目标分布相似性度量。实验仿真证明,该算法能有效地、准确地跟踪红外成像序列中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合。 相似文献
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基于归一化互信息的图像目标跟踪算法,在目标发生刚体旋转,出现遮挡或光照条件发生变化时具有较好的稳定性。但是,实用的跟踪系统还要求算法能实时适应运动目标的外观变化,因此,在对归一化互信息跟踪算法研究的基础上,引入基于多尺度图像信息量的模板尺寸自适应更新策略。实验结果证明,改进的跟踪算法,在目标尺寸变化时能够自适应更新模板... 相似文献
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提出一种多特征融合和带宽自适应均值偏移跟踪算法。基于M-估计器建立位置和带宽关于完整参数型带宽矩阵的迭代更新公式。分析权值图像的本质,基于灰度和局部标准差建立融合权值图像。通过先前目标模板模型和确定的目标模型的平均值生成当前目标模板模型。在位置向量的迭代公式中,采用扩大的带宽矩阵,确保定位精度。为防止由于背景杂波导致带宽膨胀或者由于目标自我相似导致带宽收缩,引入规范准则。跟踪的视觉结果和评估尺度表明,提出的跟踪算法相比于另外三种尺度自适应均值偏跟踪算法,具有最好的性能。 相似文献
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针对超视距雷达多模传播下杂波展宽导致的慢速目标掩盖问题,直接在多模情况下进行杂波对消与目标检测。分析了基于Hankel矩阵奇异值分解(SVD)的海杂波对消方法,指出了该方法存在的不足,并通过设置判决门限进行修正。实验结果显示,采用基于修正的Hankel矩阵SVD的海杂波对消技术,能够实现对目标的检测。 相似文献
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针对传统相关滤波跟踪算法在目标发生尺度变化和遮挡时容易导致跟踪失败的问题,本文提出位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法。首先,提取目标区域的快速方向梯度直方图特征、颜色空间特征和灰度特征,特征间的不同组合方式构成特征池以加强滤波器的判别性能,将组合得到的特征分别进行相关滤波跟踪;其次,依据每种特征响应的鲁棒性得分,选择分数最高的响应图最大值预测目标位置;然后,转换坐标至对数极坐标中,使用相位相关滤波器进行目标尺度估计;最后,设计一种高置信度模型策略更新模板。在标准数据集TB-50和OTB-2015上的实验结果表明,本文提出的算法在目标发生尺度变化、遮挡、旋转、出视野和背景杂乱等情况下,仍具有较好的跟踪有效性。 相似文献