雷达辅助光电跟踪系统协同跟踪算法

针对光电跟踪系统对目标探测过程中发生的不完全量测现象,采用雷达辅助光电跟踪系统进行协同跟踪保证量测的连续性。首先给出光电跟踪系统的不完全量测模型以及雷达辅助下的协同互牵引模型,提出基于粒子滤波的序贯融合算法;其次,利用粒子滤波求取传感器在每一时刻的Renyi信息增量作为协同过程互牵引准则,确定互牵引触发时机,确保协同过程的自主性。仿真结果表明:通过选择合适的互牵引门限,能够在尽量少的雷达辐射的条件下改善对目标跟踪性能并保证对目标探测的稳定性。     

基于模板相关匹配的红外目标跟踪FPGA算法实现

为了红外复杂背景下能够较好地跟踪目标,文章选用了基于模板相关匹配的红外目标跟踪算法,并且采用大规模可编程逻辑器件FPGA实现了算法,解决了系统应用中所面临的实时性问题.实验结果表明:用FPGA实现模板相关匹配跟踪算法具有运算速度快、可靠性高、功耗低等特点,满足制导系统的实时性要求.     

基于分层模板的目标实时跟踪算法

在数字图像处理领域里,相关匹配技术有着广泛的应用,尤其在目标搜索和跟踪应用中.相关匹配算法通过计算目标图像与模板图像的相关值来确定是否图像和模板相关,具有很高的跟踪准确性和稳定性,但当目标仅占模板一小部分时,普通相关匹配算法效果很差.分析了有关相关跟踪算法的特点,提出了分层模板匹配的算法,并应用在实际的工程应用系统中;通过实验证明,该算法能较好地改善对小目标的跟踪效果,并可以克服障碍物对目标的部分遮挡问题.     

自适应模板匹配在自主空中加油跟踪中的应用

自主空中加油技术越来越重要,在软管加油的对接阶段,运用模板匹配跟踪技术对目标进行跟踪。本文利用直方图均衡化、形态学算法和边缘轮廓提取得到初始模板;然后利用归一化相关匹配法对模板进行匹配,同时利用归一化相关值作为参考,判断是否对模板进行更新,从而得到自适应模板;为了缩小匹配时的搜索范围,加入了轨迹跟踪的算法,大大节省了运算时间。通过仿真实验显示,该算法切实可行。     

基于模板匹配的图像跟踪技术

为了解决传统模板匹配方法跟踪图像时遇到的问题,提出了在跟踪过程中采用变模板匹配的方法.该方法较好地解决了传统方法的局限性,通过实验比较了使用模板匹配和变模板法跟踪图像的效果.     

光电跟踪系统高速运动目标快速跟踪算法

为了解决光电跟踪系统中高速运动目标快速识别、准确定位的问题,在深入研究相关跟踪算法的基础上,提出了一种基于分块模板相关跟踪与自适应波门相结合的快速跟踪算法,该算法利用分块矩阵与大模板矩阵之间的关系,得出了在四分块的情况下,计算量为原来的1/4,搜索范围为原来的4倍,大大提高了计算速度和搜索范围,且具有原始相关算法的高的跟踪精度,可以实时快速的跟踪上高速运动目标。     

基于多尺度多方向Gabor模板的光学/SAR景象匹配

合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性.     

基于Simulink的目标跟踪系统仿真

视频图像目标的搜索跟踪是图像处理应用的一个重要领域.基于归一化互相关匹配算法,利用Simulink视频和图像模块,建立了目标跟踪系统的仿真模型,并对仿真结果进行了分析,最后利用金字塔搜索方法对系统实时性进行了改进.     

抑制模板漂移的目标跟踪算法

 本文提出了一种解决目标跟踪中模板漂移现象的新算法.模板漂移现象指的是,由于不断进行模板更新,目标会逐渐移出模板,而背景物体则逐渐占据整个模板.本文为了解决这个问题,提出了一组能够精确描述模板漂移对于模板更新滤波器的影响的表达式,以使得考虑了模板漂移影响后的模板更新滤波器能够在空间及时间上自适应地实现及时更新目标外观与避免模板漂移之间的近似最优平衡.大量的包含不同目标外观变化类型的实景视频流的实验结果证实了本文算法的有效性.     

Hierarchical Template Matching for Robust Visual Tracking with Severe Occlusions

To tackle the problem of severe occlusions in visual tracking, we propose a hierarchical template-matching method based on a layered appearance model. This model integrates holisticand part-region matching in order to locate an object in a coarse-to-fine manner. Furthermore, in order to reduce ambiguity in object localization, only the discriminative parts of an object’s appearance template are chosen for similarity computing with respect to their cornerness measurements. The similarity between parts is computed in a layer-wise manner, and from this, occlusions can be evaluated. When the object is partly occluded, it can be located accurately by matching candidate regions with the appearance template. When it is completely occluded, its location can be predicted from its historical motion information using a Kalman filter. The proposed tracker is tested on several practical image sequences, and the experimental results show that it can consistently provide accurate object location for stable tracking, even for severe occlusions.     

DTMB中系统的高精度频率跟踪方法

分析了适用于地面数字电视广播国家标准DTMB系统的频率跟踪方法,在此基础上提出了一种改进的高精度频率跟踪方法--卡尔曼滤波法.在AWGN和典型的DTTB多径信道下的仿真结果和分析表明,该方法同时具备了传统频率跟踪方法中两种不同环路带宽下收敛速度快、频率跟踪抖动小的优点,频率跟踪的精度达到了0.15%.     

基于DESO运动预测的模板匹配算法

针对战车目标自动跟踪火控系统对跟踪算法实时性、抗遮挡性要求高的特点,提出了一种基于DESO运动预测的模板匹配算法。该算法通过使用DESO对目标的运动轨迹进行预测,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间。同时,遮挡判断和处理的增加使算法的鲁棒性得到了增强。实验结果表明与基于其他滤波算法的模板匹配算法相比,该算法具有不依赖于目标运动模型,预测精度高,实时性好,抗遮挡能力强的优点。     

基于自适应遗传算法的模板匹配研究

目前图像模板匹配算法的一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将自适应遗传算法应用到图像模板相关匹配中.模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数做为目标函数,基于自适应遗传算法实现了快速模板匹配算法.最后根据实验说明了该算法较搜索式模板匹配算法计算量大大减少的优越性.     

扩展目标跟踪中的自适应模板刷新算法研究

在目标跟踪领域基于模板相关匹配的跟踪算法是一种非常实用而且有效的方法,但是由于目标表面在运动过程中经常会发生变形,因此需要使用模板刷新的方法来适应目标的变形。而普通的模板刷新策略又会导致模板漂移,为了减少这种刷新策略带来的漂移,对于扩展目标,利用其拥有较多细节的特点,提出了一种基于尺度不变特征变特征点的方法,将发生仿射变换的模板与原始模板的比较,利用比较的结果来决策刷新模板的时机,实验表明该方法对于扩展目标的跟踪来讲,该方法能够很有效而合理刷新模板,减少模板漂移,提高了跟踪精度。     

模板匹配算法在半导体设备中的应用

阐述了机器视觉的定义,主要研究了模板匹配算法,并将其应用到半导体设备中。通过大量实验对基于形状和灰度的两种模板匹配算法进行了验证和分析,最后得出各种算法的使用条件和优缺点。     

基于光电跟踪系统的联合Kalman滤波器算法研究

传统光电跟踪系统中,采用单传感器方式进行目标跟踪存在跟踪不稳定及传感器切换时跟踪精度大幅度下降等问题.利用融合光电跟踪系统多个传感器信息可以提高系统性能的特点,研究了采用联合Kalman滤波器的融合算法.首先对各传感器获取的目标轨迹数据进行局部滤波,然后由全局滤波器对各局部滤波器的目标轨迹估计进行融合处理,得到目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,该融合算法实现了目标的稳定跟踪,其跟踪精度高于传统单传感器跟踪模式,并且有效地解决了传感器失效造成的跟踪精度严重下降问题.     

自抗扰技术在高精度跟瞄系统中的应用

介绍了一种应用于高精度跟瞄系统的自抗扰控制器。通过与常规PID比较,对该控制器进行了功能分析,并结合实际系统,分析出其在控制上的优越性;分别采用PID控制器和自抗扰控制器对高精度跟瞄系统的速度环进行了设计。在Matlab仿真和实验验证中得到了一致的结果:自抗扰控制器能改善伺服系统的速度响应特性,可以实现阶跃响应快速无超调。在突发扰动条件下,自抗扰控制器的跟踪精度稳定性和鲁棒性均优于常规PID控制器。     

基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法

针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。     

基于自适应模板匹配的帧间全局运动估计算法

针对传统的匹配方法在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时导致匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一,由此影响到红外图像帧间全局运动估计和补偿问题,提出了基于自适应模板匹配的方法进行帧间全局运动估计算法。该算法首先利用模板选择策略进行待匹配模板的选取,提高匹配的精度;然后提出自适应模板匹配准则,以达到较好的匹配效果,克服噪声等奇异点对误差函数值的影响;最后提出菱形搜索策略,以便搜索到最佳匹配点,使搜索不至于陷入局部最优,并提高了搜索速度。仿真实验结果表明,在红外图像背景变化较为缓慢的情况下,所提算法降低了帧间全局运动估计计算复杂度,同时具有很好的匹配精度和准确性。