基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

MPEG视频中对运动物体的跟踪

提出直接从MPEC数据流中寻找和跟踪运动物体的新算法．寻找是基于运动矢量的区域增长法，运动矢量的获得通过一个专门的滤波器，该滤波器主要应用于运动物体的边界宏块，运动轨迹由DCT的DC和部分AC系数进行校正，该方法运算量小，能实时处理，实验结果较好．     

机器人末端对二维轮廓的自律跟踪

本文概述了机器人位置／力混合控制方法，应用末端运动理论，进行了机器人末端对二维轮廓的自律跟踪研究，研究了力与物体轮廓几何要素的关系，分析并计算了控制策略，作业执行和控制实现，进行了模拟跟踪实验，并对实验结果和误差作了分析。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法

传统的粒子滤波方法采用若干维参数定义的简单几何图形给出跟踪结果,不能精确表示现实中具有复杂形状的目标物体。针对这一问题,该文提出基于粒子滤波的主动轮廓算法,用于计算复杂形状目标的轮廓跟踪任务。在目标状态后验分布的模拟样本基础上引入主动轮廓模型,并使用带权粒子定义其能量函数,使得模型的轮廓线向具有重要权重粒子的所在区域演化,并最终收敛到具有最大目标似然的图像区域,从而实现对目标物体的全局运动及局部形态演化的同时估计。精确的目标区域提高了目标模型的更新精度,避免了跟踪中漂移现象的发生。最后,结合真实机场监控验证了该方法在实际复杂场景下的有效性及鲁棒性。     

基于序列图像的运动轨迹检测方法

序列图像中运动目标轨迹检测是目标识别与跟踪处理的关键技术。运动轨迹检测的核心是运动目 标的轮廓特征提取,传统算法提取的目标物体由于受不同因素的影响只突出了轮廓的部分特征,给运动轨迹检测带 来一定的困难。在利用传统算法获取不同特征信息的基础上,采用蚁群聚类的多模板融合边缘检测方法获取目标 边界,实验结果表明该方法在轨迹检测过程中能够获得较完整的特征信息,能更有效地获取目标轨迹。     

无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪

针对无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪的要求,使用STK（satellitetoolkit）三雏建模软件模拟无人机UAV（unmanned aerial vehicle）编队飞行视频,通过双差分图像操作和多分辨率连通分支标记算法确定图像中的运动区域．提出了一种改进的贪婪算法,利用已确定的矩形运动区域作为初始轮廓,实现对无人机目标的精确轮廓提取．以运动区域的中心位置为输入,建立在线卡尔曼滤波器组对多目标进行跟踪,并由此提出了如何对多目标中的遮挡问题进行判定、分割的方法．仿真实验验证了文中所提的方法.     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

基于伪线性卡尔曼滤波的两站红外无源定位及跟踪技术

建立了目标的两站红外搜索与跟踪系统的伪线性观测模型，基于该模型提出了运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．该算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值，从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行定位及跟踪的仿真结果表明：在跟踪初始阶段，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波．在近距离范围，不论目标是匀速还是机动运动，两者的跟踪精度都非常高．在远距离范围，当目标机动时，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波；当目标匀速运动时，推广卡尔曼滤波的跟踪精度略优于伪线性卡尔曼滤波．从整个仿真过程可以看出，目标的运动形式对推广卡尔曼滤波性能的影响是非常明显的，而对伪线性卡尔曼滤波性能的影响则很小．     

基于改进DRLSE的运动目标分割方法

为了得到精准、连续的运动目标轮廓,提出将帧间差分法和改进的距离规则水平集演化(DRLSE)方法结合应用于运动目标分割.采用帧间差分法得到运动目标的初始轮廓;使用在能量泛函的外力项中融入运动序列时空变化信息的DRLSE方法进行轮廓演化,避免演化受背景边缘干扰,得到精准的运动目标轮廓;根据精准目标轮廓的反馈估计运动方向,并结合帧间差分法为后续的DRLSE提供一个较佳的初始轮廓,能显著提高运动目标的分割速度.实验结果表明,与现有算法相比该改进方法能够更精确、更快地得到运动目标轮廓.     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法

针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。     

应用MATLAB构造数字高程模型工具箱

基于方格网的数字地面模型常面临不规则图幅边界处理等问题．设计了应用MATLAB建立DEM的算法、函数的调用格式及其工具箱界面．讨论了规则与不规则图幅边界处理和等高线遇地物断开的问题：将不规则图幅边界和地物都看作多边形，求得各边界线段经过的网格单元，相应编码为1，将边界外的单元编码为0；将地物轮廓线经过的单元编码为2，其包含的单元编码为0，设编码为0的各单元的高程为非数NaN，则其等高线不会绘出．对于图幅拼接，设置各图幅的‘Position’属性进行定位即可．通过实例运行，验证了方案的正确性．     

单目序列的刚体目标位姿测量

针对单目相机不具备构建合作目标的情况及其对平面上运动目标位姿测量的应用需求,提出一种基于目标轮廓的运动目标位姿自动解算方法.该方法以目标三维几何模型和相机参数作为先验信息,利用OpenGL生成位于不同位姿的运动目标模拟图像,通过模拟图像与实拍图像之间的关系进行位姿的求解.首先由离散位姿集合的模拟图像得到运动目标轮廓集合,由实拍图像运动目标轮廓与离散位姿轮廓集合中轮廓间的关系确定运动目标的初始位姿.然后构建初始位姿下模拟图像的目标轮廓与实拍图像目标轮廓间的距离代价函数,采用非线性优化算法迭代求解运动目标的精确位姿.实验结果表明,提出的方法可以有效地测量运动目标的位姿,且当图像中纹理复杂、受阴影影响时仍能取得较好的测量结果.     

多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法

针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.     

Real-Time Digital Image Stabilization Based on Contour

A new digital image stabilization method is proposed for real-time application based on imagecontour. The image intensities are projected to several gray levels by thresholding before extracting contourpoints. Matching position could be found using these contour points. All pixels are still used for refinedmatching near the matching position. This algorithm is more robust against changes in illumination and noise     

高次方凸轮型线的优化设计

在整体式的函数凸轮型线中,高次方凸轮是目前应用较广的一种。当高次方凸轮的项数增加到七项以上,项数的增加对特征参数的影响不大,但会大大增加设计、计算、加工的工作量。在这里采用五项式的高次方凸轮进行型线的优化设计,优化时主要分析了各常数项对凸轮型线的丰满系数、凸轮最小曲率半径、最高速度、最大正加速度和最大负加速度的绝对值等参数的影响规律,使优化后的凸轮性能达到最优。