基于声图像序列的快速目标跟踪算法

针对声图像具有对比度低、不同时刻目标回波变化大等特点,提出了一种基于卡尔曼滤波和数据关联算法的快速目标跟踪算法.该算法首先对声图像序列进行高斯平滑和自适应阈值分割处理,在此基础上建立卡尔曼滤波目标跟踪模型和数据关联目标匹配算法,分析计算了可跟踪的目标速度上限值.仿真结果表明,该算法可较准确地实现目标跟踪,允许的目标速度可满足实际应用的需要.同传统文献算法相比,该算法具有实时性好、鲁棒性强,能更好地适应目标分裂或合并等情形.     

序列图像中的目标区域跟踪算法的设计

在测量高炮在基于雷达信号对飞行目标的自动跟踪精度时,采用的是在火炮身管上安装摄像机,然后对所摄取的图像进行处理并最终测算出跟踪精度.此种情况下,摄像机和目标均处于运动状态,对所获得的序列图像,分析了其特点,首先对图像进行滤波降噪,然后对图像进行了分割并使用数学形态学算法修正了分割结果的形态,基于图像中区域的特征,最后设计了一个自动跟踪图像序列中目标区域的算法,给出了判断是否发生误跟踪的标准,并对跟踪错误的情况进行了处理.根据对实际图像序列中目标区域的跟踪结果验证,本算法是可行的.     

基于QP_TR信任域方法的低信噪比序列图像目标跟踪*

运动平台上低信噪比序列图像中的目标跟踪面临着两大困难:平台运动导致图像存在全局平移,使得目标在相邻帧间脱离跟踪算法搜索窗;图像中的干扰使得跟踪窗口经常跳动而导致跟踪失败.鉴于QP_TR信任域算法的优良性能,针对上述两个问题提出了一种新的基于QP_TR信任域和Kalman滤波的跟踪算法.该算法利用QP_TR进行图像稳定和模板匹配,通过Kalman滤波器状态估计滤除干扰.与三步搜索方法相比,加大了搜索窗大小的同时减少了模板匹配的次数,提高了性能.在真实图像序列上进行的实验表明,该算法能有效地稳定运动图像,实现运动平台上低信噪比序列图像中目标的稳定跟踪.     

基于图像放大影响的多模板相关跟踪算法

目标实时跟踪算法是图像处理技术中的一个非常重要的应用,该算法将提供的原始目标怍为基准图像进行序列跟踪。实时跟踪算法有很多种,大多是基于图像匹配算法的跟踪方法,其中比较常用的为单模板相关跟踪。该文通过对图像放大对相关跟踪影响的分析,计算了单模板相关跟踪的最小图像放大率。针对单模板存在的问题提出了多模板跟踪算法,根据目标莉背景的位置分布提出了五模板相关跟踪,并给出了多模板跟踪算法中的相关结果置信度的计算方法,同时根据最终的相关位置给出了跟踪点的计算方法,仿真试验证明优于单模板跟踪算法。     

基于层叠分类器的快速相关跟踪算法

提出一种基于层叠分类器的快速相关跟踪算法。首先利用目标模板色彩分布信息对原始图像数据进行变换,锐化匹配相似度函数峰值,增强算法在复杂环境下的稳定性;然后提出了用平均灰度差和Harr型特征构造层叠分类器,分层刻画目标模板与搜索窗口在统计特征和局部特征上的相似性,并采用积分图快速计算特征,从而大幅度减少在非最优匹配点上的计算量,且特征计算与模板大小无关。大量实验结果表明,该算法大大降低了相关跟踪的时间复杂度,具有跟踪稳定、实时性强等特点。目前,以该算法为核心的实时目标跟踪系统对图像大小为320×240的视频序列内任意尺寸目标的平均处理速度达到20帧/s。     

基于形态学滤波的相关跟踪算法研究

相关匹配算法是光电跟踪领域的经典算法之一。首先利用基于梯度调整的平均灰度法进行图像分割,得到二值化图像,其次对该图像利用数学形态学进行图像滤波,在此基础上设计出一种新的相关匹配算法进行电视红外图像跟踪,实验结果表明该方法具有很强的抗干扰性,可用于复杂背景下的目标跟踪,可用于实时图像处理中。     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

Adaboost目标跟踪算法

序列图像上进行实验验证,并与现有算法进行比较,结果表明该算法不但能更好地应对目标特征变化,在存在干扰的背景中稳定跟踪目标,也能更准确地描述目标大小,显著提高跟踪算法精度.     

CCD测量系统中基于自适应相关算法的动态目标跟踪

相关匹配是目标跟踪和模式识别的一种重要方法。介绍了CCD(电荷耦合器件)误差测量系统的光学原理针对该测量系统实际情况,提出了用相关算法实现目标位置的测量使用自适应相关匹配的方法,实现了对连续视频图像中动态目标的跟踪给出了实验结果,并对算法提出了改进的意见。     

图像相关匹配算法研究与红外目标跟踪应用

研究红外目标跟踪问题,针对目标的准确定位,图像相关匹配技术是目标跟踪中最基本的方法.当前红外成像导引头要求实时跟踪,但是在目标跟踪的末端,匹配点漂移和滑动将直接影响目标跟踪的精度.为提高定位精度和实时性,提出了一种新的实时跟踪算法.算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用边缘检测算法获得边缘点集,使用自适应阈值的SSDA算法进行边缘点集的匹配,实现实时目标跟踪仿真.实验结果表明,算法很好地解决了红外目标跟踪精度问题,并满足实时性和跟踪稳定性要求.