基于光流计算的运动目标跟踪方法研究

本文在研究光流原理的基础上,采用光流计算和分析对运动目标进行了较为准确的跟踪。首先对图像进行预处理,包括图像的灰度化,阈值分割和边缘提取;其次通过改进的Lucas-Kanade光流法实现运动目标的检测;最后,求取目标特征点的重心和各点到重心的距离,通过设定合适的阈值,画出目标的跟踪矩形框,从而完成目标的跟踪。     

一种基于迭代求解CTLS的角度超分辨方法

将约束总体最小二乘法(CTLS)应用到目标来波信号方向估计(DOA)中,通过将回波角度估计问题转化为约束总体最小二乘问题,采用一种新的迭代求解方法,可以快速求解,大大简化运算,并可快速收敛到全局最优解;在低中度SNR时,CTLS法估计精度要好于求根MUSIC法(ROOT-MUSIC)和基于总体最小二乘(TLS)改进子空间的超分辨方法的估计精度,在HSNR情况下接近克拉美一罗界(CRB),通过仿真结果对比,证明了CTLS方法在超分辨中的高分辨率性能和该方法的有效性.     

基于图像光流的运动速度计算理论及应用

随着人们对运动处理兴趣的不断增长,运动目标的检测逐渐成为计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。作为一种新兴的序列图像运动分析方法,光流分析方法能够在不知道场景的情况下,检测出独立运动对象的速度。文章首先介绍光流运动分析的基本概念,然后介绍差分运动分析方法,接着引入基于图像光流的图像运动速度分析方法,最后,对光流法在未来序列图像速度计算中的应用前景提出展望。     

一种基于LS-WTLS的稳健平面拟合方法

为了解决平面数据点位精度差异性及平面模型常数项解算精度较低的问题,提出了一种基于最小二乘-加权总体最小二乘(LS-WTLS)的稳健平面拟合方法。该方法采用加权最小二乘模型与稳健估计IGGⅢ方案相结合的方式对平面模型误差项参量进行解算,然后通过设置阈值剔除粗差数据,利用最小二乘法对平面模型常数项进行解算,以此进一步提高了平面模型各参量的解算精度。结果表明, 新方法相对于最小二乘(LS)法、总体最小二乘(TLS)法、LS-TLS法、IGGⅢ-LS-TLS法,其单位权中误差分别提高了53.6%, 195.0%, 47.5%和5.1%,平面拟合精度分别提高了49.4%, 179.3%, 48.7%和46.99%,表现出了良好的抗粗差干扰能力。该研究验证了新方法在平面拟合领域的优越性和可靠性。     

基于TLS的正交小波变换红外图像去噪

提出了一种基于总体最小二乘的正交小波变换红外图像去噪算法。对红外图像进行离散正交小波变换,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计小波系数,获得各个高频子带信号的估计系数,然后通过正交小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除加性红外图像噪声,在信噪比、直方图匹配等方面都有较大改善,并获得了良好的主观视觉效果。     

基于光信号强度检测法的可见光通信定位方法研究

室内可见光通信的各种非线性效应给信号处理带来诸多困难,导致定位误差较大.为此,提出基于光信号强度检测法的可见光通信定位方法研究.根据LED辐射模型,计算聚光度与光源在不同方向上亮度,分析散射拓扑结构,利用发射机对光强不断调制,经过数字化处理建立通信信道模型;使用光信号强度检测法中互相关方式,建立函数表达式,获取信号源强...     

一种自适应的光流估计方法

本文通过对光流基本约束项和平滑约束项加以改进,提出一种自应用的光流估计算法。这种算不能够较精确进行光流运动估计,减轻Horn方法中全局平滑约束对运动边界的影响,提高估计的峰值信噪比。实验结果表明：这种算法是有效的。     

红外图像的光流计算

图像光流的计算不需要在图像序列中建立特征之间的对应关系，因此光流法在计算机视觉的众多领域，包括运动物体的参数估计和目标跟踪方面都有广泛的应用，由于红外图像的噪声相对较大，光流法很少用于红外图像中目标的运动参数估计和跟踪，这里，使用几种常用的光流计算方法对部分实际红外图像进行了光流场计算。结果表明，当选择合适的方法或计算方法进行一定的改进时，这些红外图像可以得到比较接近实际情况的目标光流场，进而应用于红外图像中的目标分割，运动状态分析与目标跟踪等领域。     

基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现

在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现"重影""空洞"及"拖尾"现象从而导致识别准确率低.将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用So...     

基于TLS的相控阵雷达目标角度截获方法

本文提出了一种在相控阵雷达中利用总体最小二乘(TLS)估计进行目标角度截获,提取目标角度信息的方法.该方法不仅考虑了线性模型中观测向量的噪声扰动,而且考虑了数据矩阵中的噪声扰动,采用TLS估计的角度截获方法可以使包括观测向量误差和数据矩阵误差在内的误差矩阵达到Frobenius范数的最小值.     

基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖

编码数字视频序列经过受噪声影响的信道传输时,通常会出现图像信息丢失。该文提出一种基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖方法,作为解码端的工具解决这样的问题。该文利用光流技术能有效获取物体运动估计的特性,对丢失块进行逐像素点的恢复,既避免了图像模糊,又消除了块效应。在光流的估计中,自适应地调整了目标泛函中的数据保持项与空间连贯项之间的关系,并引入Lorentz函数来构造目标泛函,提高了光流的鲁棒性。仿真结果表明,该文提出的方法无论在主观视觉评价,还是在客观的数值标准下,都能比现有的误差掩盖方法恢复出质量更好的图像。     

一种快速、鲁棒的压缩视频光流场估计算法

该文针对视频运动特性的快速分析需求,提出了一种压缩域中的光流场估计算法。首先利用DCT变换后的两个AC系数估计出图像的空间偏导数,在此基础上再利用预测残差以及运动矢量对图像的时间偏导数进行估计。另外对编码过程中未进行前向运动预测的宏块特性进行了详细的分析,给出了这些宏块相对于前向参考帧的运动信息估计方法,并对时域不连续的图像块给出了一种修正的偏导数估计方法,以此解决遮挡、切换等现象。然后通过最小二乘法并结合图像的偏导数进行光流场估计。实验表明该方法在准确度上可以达到或超过像素域中的L-K估计方法,比起现有的压缩域估计方法也有一定提高,而在计算时间上相比像素域估计有了大幅度降低。     

一种鲁棒性的光流算法研究

提出了一种用于计算帧间运动速度及速度变化都较大时的鲁棒性光流算法.通过对时间梯度误差的分析,得到了新的梯度约束方程;另一方面将各向异性扩散方程引入方向平滑约束,以改善包括运动不连续处的流速计算精度.以此建立的多栅格微分光流算法不但可以有效地缓解误差传播效应,而且对大的运动速度和速度变化有很好的适应性.实验结果表明,本文提供的算法不但能产生密度100%的光流场,而且对较大的运动速度及速度变化具有很好的计算精度和鲁棒性.     

硅基光纤强度理论和计算方法

本文从理论上阐述了硅基玻璃光纤的强度和疲劳特性,提出了光纤总强度衰退、强度的统计分布、强度试验和筛选的计算方法,为预测光纤的环境特性和可靠性提供了理论依据。     

A Reliable Method of Image Registration Based on Optical Flow Field and Feature Extraction

A novel method for solving the automated registration problems based on the global optical flow field and feature extracted from images is proposed. The method can be preformed with three steps. Firstly, the global optical flow field is computed, which provides a platform of background registration. Secondly, the optical flow field and the edge feature of moving target are integrated to segment the whole target. Finally, the registration of moving targets is finished through the transformation computation of perspective projection model. The simulation experiments for infrared images show that the method proposed is not accurate, but robust to motion of scene, which is ideally suited for the application of automated image registration.     

基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算

针对牛顿拉夫逊法计算潮流时对节点电压初值的要求高的缺点,结合配电网为放射状网络的特征,提出基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算,利用前推回代法第一次迭代的结果作为牛顿拉夫逊法的初值,能够满足牛顿拉夫逊法对初值的要求,且具有良好的收敛速度。最后,应用实例证明基于前推回代法和牛顿拉夫逊法的配电网潮流计算迭代次数少,收敛性好。     

基于光流的动态人脸表情识别

文章提出了一种人脸表情识别的新方法.利用光流技术对人脸表情图像序列中的特征点进行跟踪,并提取特征向量.最后,利用神经网络对六种基本表情进行分类识别.     

基于改进光流场和尺度不变特征变换的非刚性医学图像配准

该文对传统的变分光流模型进行了改进,结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取提出一种新颖的非刚性医学图像配准算法。该算法模型使用亮度守恒与梯度守恒假设相结合的数据项,很好地解决了对医学图像中局部病灶异常、亮度不均匀等区域的处理问题;通过采用自适应的各向异性正则项,解决了传统光流模型中的过平滑所导致的图像严重模糊和重要细节丢失的问题;通过结合SIFT特征点提取,并采用多分辨率分层细化、内部不动点迭代以及由粗到细的变形技术求解策略,很好地解决了传统光流场模型无法对大形变医学图像以及细节进行配准的问题。实验证明：该文的模型和算法可以很好地实现对医学图像的非刚性配准。