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.     

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。     

海天背景下三维目标红外成像仿真方法研究

通过建立的目标三维模型和场景数学模型,利用光线跟踪技术与图像融合算法,实现了海天背景下指定场景信息的目标红外成像仿真.首先,介绍仿真的主要流程,然后对建立三维目标信息、实现光线跟踪算法、目标红外图像与背景红外图像融合三部分分别进行了讨论,最后给出了实验生成的海天背景下指定位置的三维目标的仿真红外图像.     

基于多模态背景模型和霍夫森林的红外目标跟踪

针对红外目标跟踪过程中目标和背景耦合性强和目标形变带来的表观特征变化的问题,提出了基于多模态背景模型和霍夫森林的红外目标跟踪算法,将目标和背景的特征信息整体融入跟踪框架,并引入霍夫森林对目标部件表征信息进行训练更新;通过特征描述和模式列表建立多模态背景模型,在观测序列中记录匹配的背景模式列表,根据匹配结果进行权重和模态参数更新;以背景建模获得的区域信息为采样基础,将前景区域和背景区域分别作为正负样本集代入决策树进行训练;根据叶节点存储的图像块信息对目标位置进行投票决策,从图像特征空间映射到霍夫参数空间,生成目标区域概率分布图,获取高置信度区作为目标跟踪区。在红外公开测试集上实验结果表明,在背景杂波和目标形变对跟踪造成干扰的情况下,所提算法仍能保持跟踪的稳定性。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

基于分块运动估计的对象跟踪方法

针对摄像机运动和场景光照突变的情况,提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法。首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置。实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪。     

局部鉴别分析驱动的红外与可见光图像协同目标跟踪

针对红外图像所含信息量少、可见光图像易受环境影响的问题,提出一种基于局部鉴别分析的红外与可见光图像多源信息协同跟踪的目标跟踪方法.从评估图像信息对目标和背景间的可区分性能角度出发引入线性鉴别分析理论,建立了局部区域目标背景间的可区分度函数;以此为基础实现了多源图像在特征层次上的自适应融合;最后将该融合理论嵌入到粒子滤波跟踪框架中,实现对目标的跟踪.实验结果表明,与采用单一图像信息的目标跟踪系统相比,该方法可对红外和可见光图像进行有效融合,实现对目标的稳健跟踪.     

基于图像多尺度熵的红外图像匹配跟踪算法

在对图像熵进行分析的基础上,引入图像多尺度熵的概念,定义了图像的多尺度熵及多尺度熵矢量,提出了一种基于区域的匹配跟踪算法—–基于图像多尺度熵的红外图像匹配跟踪算法.首先计算图像的多尺度熵,得到图像多尺度熵矢量;然后利用多尺度熵矢量间的绝对距离(AD)进行匹配跟踪.实验表明,该算法不仅具有稳定、精确的匹配跟踪性能,而且能在目标发生旋转时,较好地匹配跟踪目标,并具有良好的抗几何失真能力.     

红外弱小目标的匹配方法研究与仿真

研究红外图像中的目标匹配问题。针对传统的红外图像中目标匹配效果不理想,匹配不准确。当红外图像中是弱小目标时,背景灰度值与目标灰度值非常相近,灰度直方图均衡化无法实现目标与背景的完整分离,导致漏匹配率较高的问题。为提高目标的匹配精度,提出一种形态学预处理的红外目标匹配方法,通过形态学算法提取出图像中的形状信息,利用形状信息将红外图像中的目标与背景完整分离,避免了只依靠灰度图像信息造成的不能完整分离目标与背景带来的漏匹配问题。进行仿真的结果证明,采用的形态学与处理的匹配方法能够完整将目标与背景分离,成功完成目标匹配,取得了满意的结果。