基于多尺度HOG的草图检索

草图检索是图像处理领域中的重要研究内容。提出了一种将高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改进方法,并将其用于草图检索。采用高斯金字塔将图像分解到多尺度空间,在所有尺度上进行兴趣点提取,获得基于兴趣点的多尺度HOG特征。利用图像的多尺度HOG特征集生成视觉词典,最终形成与视觉词典相关的特征描述向量,通过相似度匹配实现草图检索。将该算法与单一尺度下的HOG算法及其他几种算法比较,实验结果表明了其可行性和有效性。     

基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪仿真

针对当前方法提取的多帧图像目标特征精度较差,导致多帧图像特征目标跟踪准确率较低、跟踪时间较长的问题,提出了基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪方法.采用稀疏表示方法采集多帧图像目标特征,利用高斯分布构建图像运动模型,小波分析多帧图像灰度及细节特征,根据灰度投影法提取多帧图像目标特征,并匹配多帧图像特征点,获取多帧图像轮廓...     

快速相关跟踪算法的研究与实现

利用七阶不变矩对图像进行相关匹配,可以有效抑制几何失真的影响;在匹配的过程中对输入图像进行3层金字塔分解,在每一层上利用高效、并行的遗传算法进行匹配,搜索最优匹配点;实验结果表明该算法能够实时计算运动目标的位置,并且在目标发生缩放、旋转、光照等变化时仍能够长时间稳定跟踪目标.     

一种基于多层背景模型的前景检测算法

动态场景中的前景检测是后继处理的基础和制约整个智能视频监控系统稳定性、可靠性的关键。为了在保证运动目标检测的基础上,进一步检测出前景中的静止目标并消除"鬼影(Ghost)",提出了一种基于多层背景模型的前景检测算法。该算法将背景分为参考背景和动态背景两层,分别采用单高斯和混合高斯模型进行背景建模。在线检测时,采用动态背景提取变化前景,用动态背景与参考背景之间高斯分布的差异提取静止前景,同时,通过逐层分析,比较输入像素与两层背景模型分布的相互关系,快速消除Ghost,降低虚警。实验结果表明,多层背景模型具有良好的检测性能和实时性,为后继跟踪、分类等处理提供了坚实的基础。目前,以该算法为核心构建了一个实时目标检测、跟踪系统,对图像大小为320×240的视频序列的平均处理速度达到15帧/s。     

基于QPSO的多模态医学图像配准研究

本文提出一种基于QPSO的形态金字塔多模态医学图像配准算法,该方法以梯度互信息作为相似性度量标准,运用全局仿射变换建立数学模型,充分利用形态金字塔的非线性、多分辨率等特性将图像进行分层处理,并且利用QPSO和Powell算法结合逐层获取参数解。实验结果表明在任意初始值的情况下,基于QPSO的寻优算法比Levenberg-Marquardt寻优算法运行速度快,并且配准精度更高。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

Dynamic visual tracking based on multiple feature matching and g–h filter

The area-based matching approach has been used extensively in many dynamic visual tracking systems to detect moving targets because it is computation efficient and does not require an object model. Unfortunately, area-based matching is sensitive to occlusion and illumination variation. In order to improve the robustness of visual tracking, two image cues, i.e., target template and target contour, are used in the proposed visual tracking algorithm. In particular, the target contour is represented by the active contour model that is used in combination with the fast greedy algorithm. However, to use the conventional active contour method, the initial contour needs to be provided manually. In order to facilitate the use of contour matching, a new approach that combines the adaptive background subtraction method with the border tracing technique was developed and is used to automatically generate the initial contour. In addition, a g–h filter is added to the visual loop to deal with the latency problem of visual feedback so that the performance of dynamic visual tracking can be improved. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

A multi-cue mean-shift target tracking approach based on fuzzified region dynamic image fusion

Traditional target tracking algorithms based on single sensor images are unstable and have low accuracy. Based on regional target detection and fuzzy region rules, a fuzzy region-based multi-sensor image fusion approach is proposed in this paper. The similarity measure weight is adapted to this dynamic image fusion algorithm, while the tracking method uses the proposed multi-cue mean-shift tracking algorithm. Three experimental results using real world image sequences are evaluated using the steady state square root mean error. The fusion and tracking experiments indicate that the proposed approach is effective and efficient when aiming at a target moving from one area to a different area, which meets the robustness and real-time requirements.     

几何活动轮廓模型在目标跟踪中的应用

针对复杂的视频场景中目标追踪易受环境干扰的问题,提出了一种基于混合高斯模型和改进的C-V（Chan-Vese）模型相结合的新方法。其中采用了混合高斯模型算法更新背景,检测出运动目标轮廓。然后对提取出的目标轮廓进行后处理,标定出运动目标的质心和运动区域。将运动区域作为初始化曲线,用改进的C-V模型对运动目标进行拟合。结果证明了以标定出的运动目标区域为初始化曲线可以有效地提高轮廓曲线的收敛速度;对于灰度不均匀的和含有噪声的图像,改进的模型的分割效果也要好于C-V模型和LCV模型。     

基于PSO算法的运动目标跟踪研究

提出一种基于PSO的运动目标跟踪方法,并在TMS320DM642上实现.该方法首先针对采集到图像的Y分量通过帧间差分和背景差分相结合的方法建立背景模型,然后检测出前景运动目标,接着通过前景运动目标初始化目标模板,再对目标模板和待跟踪视频图像分别进行两次金字塔降采样,降低目标模板和待跟踪视频图像的分辨率.在顶层金子塔上采用粒子群优化算法对跟踪目标进行粗定位,在中间层和底层金字塔上采用钻石搜索方法对跟踪目标进行精确定位.在目标跟踪的过程中,目标模板随运动目标的变化而不断更新,实现对目标的实时连续性跟踪.该方法可以有效降低计算复杂度,提高搜索效率.     

改进的核相关滤波器目标跟踪算法

针对传统单目标的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标尺度变化的跟踪中存在的问题,提出了一种基于相关滤波器(CF)和尺度金字塔的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法。首先通过传统KCF跟踪算法中分类器的响应计算当前目标是否受到遮挡,在未受到遮挡的情况下,对当前目标建立尺度金字塔;然后通过相关滤波器求取尺度金字塔的最大响应得到当前目标尺度信息;最后使用新目标图像为训练样本更新目标的外观模型和尺度模型。与核化的结构化输出(Struck)算法、KCF算法、跟踪-学习-检测(TLD)算法和多示例学习(MIL)算法进行对比,实验结果表明,所提出的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法在五种算法中精确度和重合度都取到最高值。所提算法能够广泛应用于目标跟踪领域,对目标进行准确的跟踪。     

基于改进的高斯混合模型的运动目标检测

运动目标检测是实现目标跟踪、视频监控的基础.针对基于高斯混合模型的运动目标检测算法的不足,提出了一种基于分块思想和高斯模型个数自适应的改进高斯混合算法.利用对视频图像分块的思想,在提高目标检测效率的同时,实现对视频的滤波处理;并利用高斯混合模型中高斯分布个数自适应操作来降低算法复杂度,提高运动目标检测的速度.实验结果表明:该算法比传统高斯混合模型运动目标检测算法具有更快的检测速度和更好的检测效果,并降低了检测噪声,能有效地检测运动目标,适用于运动目标的实时检测.     

移动机器人视觉定位方法的研究与实现

针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

A Stochastic Approach for Blurred Image Restoration and Optical Flow Computation on Field Image Sequence

The blur in target images caused by camera vibration due to robot motion or hand shaking and by object(s) moving in the background scene is different to deal with in the computer vision system.In this paper,the authors study the relation model between motion and blur in the case of object motion existing in video image sequence,and work on a practical computation algorithm for both motion analysis and blut image restoration.Combining the general optical flow and stochastic process,the paper presents and approach by which the motion velocity can be calculated from blurred images.On the other hand,the blurred image can also be restored using the obtained motion information.For solving a problem with small motion limitation on the general optical flow computation,a multiresolution optical flow algoritm based on MAP estimation is proposed. For restoring the blurred image ,an iteration algorithm and the obtained motion velocity are used.The experiment shows that the proposed approach for both motion velocity computation and blurred image restoration works well.     

基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法

主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果.     

基于高斯尺度空间的核相关滤波目标跟踪算法

核相关滤波（KCF）跟踪算法因其计算效率及速度的优势在目标跟踪领域受到了极大关注,但是该算法仍无法实现尺度自适应,针对此问题提出了一种基于高斯尺度空间的解决方法。根据KCF跟踪算法估计目标位置,将目标及其周围的区域作为搜索区域,并与高斯核卷积建立高斯尺度空间。对高斯尺度空间进行双线性插值,得到目标的多尺度估计图像。用平均绝对误差（MAD）作为匹配准则,将模板与图像匹配,从而得到目标的缩放比率。实验结果表明,与CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空间的KCF在跟踪精确度上有了显著提升。     

基于Adept机器人的视觉伺服控制系统

机器人视觉伺服控制在理论和应用等方面还有许多问题需要研究,例如特征选择、系统标定和伺服控制算法等.针对Adept机器人,提出了一种简单快速的不需要精确标定摄像机内外部参数的摄像机标定方法,完成了从被观测物体表面所在的视觉平面坐标系到机器人基坐标系的坐标变换.使用图像的全局特征,即图像矩特征进行伺服跟踪;利用所推导的图像雅可比矩阵,设计了由图像反馈与目标运动自适应补偿组成的视觉伺服控制器.将算法对静态目标的定位实验进行了验证,然后又将其应用到移动目标的跟踪上,通过调节和优选控制参数,实现了稳定的伺服跟踪和抓取.实验结果表明采用图像矩作为图像特征能够避免复杂的特征匹配过程,并且能够获得较好的跟踪精度.     

电视跟踪系统中运动目标的精确提取与快速跟踪

为了使电视跟踪系统在自动作业时能够抵抗外界干扰,提出了一种基于二级精度的运动目标精确提取和快速跟踪方法。该方法采用二次帧差法与四分图像的双波门法对视频图像进行处理,自动获取运动目标的初始模板,然后根据轨迹预测算子对目标进行自适应特征匹配实现有效跟踪。在某电视跟踪系统中应用该算法进行低空飞行目标跟踪实验,取得了良好的跟踪效果。实验结果表明,该方法不仅满足目标跟踪的实时性,而且能够有效提高目标识别的准确率。