图像目标检测识别和跟踪仿真研究

研究图像检测优化问题,在传统的图像目标跟踪中始终选用起始帧作为目标模板,没有根据实际情况实时更新目标模板,容易导致目标跟踪识别错误.针对图像目标识别跟踪缺乏全自动智能跟踪的难点问题,提出了在一定变化条件下运动图像目标的全自动识别跟踪方法.首先,在目标检测中为了提高实时性,采用了一种特殊形式的帧间差分算法对目标进行检测;其次,为有效抑制噪声和增强图像目标,在确定目标模板的过程中加入了图像形态学算法;最后,利用改进的均值漂移算法,根据巴氏系数相对量的变化情况实时更换目标模板,实现对目标全自动跟踪.经过仿真表明,利用改进的图像处理方法实现了在外部干扰条件下目标的自动检测识别和跟踪,并具备对图像目标的全自动跟踪能力,速度较快,为图像目标检测系统的设计提供了依据.     

抗遮挡视频图像目标实时跟踪的仿真研究

在视频运动目标跟踪中,遮挡的出现会使所跟踪目标的尺寸和色彩等外观线索失去可靠性,容易造成误识别,进而导致对于目标的错误跟踪.为了克服这一问题,提出了一种基于目标状态预测和局部光流扫描的抗遮挡跟踪算法.算法根据卡尔曼滤波和目标颜色特征信息,预测各目标是否处于遮挡状态,在目标处于遮挡的情况下,通过由局部光流扫描得到的最佳定位信息更新目标信息.在Directshow软件下的仿真结果表明,所提出算法能够在保证实时性的前提下,在运动目标被背景遮挡或被其它目标遮挡时均能实现较准确跟踪.     

浮动信号的自动跟踪与检测

在工业生产和科学研究中,对浮动信号的自动跟踪与检测是经常遇到的一个问题。本给出一种新的信号跟踪与检测电路,它不但可以在直流电平或缓慢浮动的电平下检测到脉冲信号,在浮动电平变化速度较快（如１ｋＨｚ）的情况下,也能准确地检测出脉冲信号。     

目标检测与目标跟踪方法研究

目标检测与目标跟踪是数字图像处理领域重要的组成部分,研究从目标跟踪的作用谈起,具体介绍了目标检测与目标跟踪的相关知识。生成式跟踪方法在当前帧对目标区域建模,判别式跟踪方法应用机器学习训练分类器。介绍了基于前景和基于背景的目标检测使用的方法,简述了目标跟踪领域的有关算法,如CSK算法、CN算法、STC算法,分析各算法的特征及其优缺点。最后总结了目标检测与跟踪领域发展的必要性与现今的障碍。     

机动再入目标跟踪仿真研究

在弹道目标跟踪精度优化的研究中,机动再入目标高速的运动特性与复杂的受力环境,使得单一的运动模型与标准的交互式多模型算法不能真实反映其运动状况,而导致跟踪误差较大.为了提高跟踪精度,引入强跟踪滤波器的交互式多模型(IMM)算法,并将“当前”统计模型(CS)引入到交互式多模型算法中,提出CS_STF_IMM算法.通过“当前”统计模型对强机动的适应性与强跟踪滤波器关于模型失配的鲁棒性提高跟踪的精度与稳定度.仿真结果表明,改进算法在对机动再入弹道目标跟踪时具有良好的跟踪效果,并且稳定性高.     

机载雷达图像目标识别模型仿真研究

机载视觉雷达对目标准确标识别,关系到航空领域的安全.机载视觉雷达的目标识别多是高空作业,识别的目标图像信息易受到飞机倾斜角度、高空外部噪声干扰、机身异常抖动、被测物体的抖动和采样速度过低等因素的干扰,使得识别目标区域模糊,可识别特征发生严重衰减.传统机载视觉雷达的目标识别方法中,在运动状态下对高空目标的图像衰减特征分割一直很困难,分割过程会出现过分割和欠分割的问题,导致目标识别结果不理想.提出采用机载视觉雷达倾斜状态下的目标识别方法,得到图像中对地目标的运行速度,通过雷达视场距离的标定成像几何原理,将地面目标三维场景投射到二维象平面中,并采用数据链驱动无缝集成模式来运算识别地面目标的实际数量,获取准确的塔机目标识别检测结果.实验结果说明,所提机载视觉雷达倾斜状态下的目标识别模型获取的地面目标识别更加准确,并且具有较高的检测效率和精度.     

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.     

自适应结构化稀疏表示的海上目标跟踪研究

针对海上目标图像背景结构复杂,目标间相似度大,且遮挡和碰撞时常发生的特点,提出一种基于结构化局部稀疏表示的对角块外观模型构造方法,通过对外观表现稳定的图像块赋予较大权重来增加跟踪的稳定性。建立递推的目标跟踪模型,通过卡尔曼滤波算法解决每帧瞬时目标和跟踪结果之间的后验稀疏向量表示问题。最后实现帧目标搜索,瞬时目标与基函数词典之间残差最小的目标作为最优跟踪结果,同时采用增量主成分分析法重构跟踪结果以减少遮挡影响。将此方法与经典的目标跟踪算法进行比较,实验表明此方法具有较好鲁棒性和稳定性。     

被动目标自适应跟踪算法仿真研究

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散,而导致滤波精度很差,该文提出了一种直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行估计,动态补偿观测模型线性化误差,消减系统的观测误差,并对其滤波理论及其算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果。     

基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪仿真

现阶段所采用的跟踪方法对后继帧视频图像目标跟踪存在跟踪效果不理想、跟踪效率较低等问题。提出基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪方法。利用图像差分方法获取视频图像运动目标可能出现的区域,并对这个区域视频图像目标进行运动估计,采用形态学方法来降低聚类区域的数量,得到后继帧视频图像目标区域;采用均值漂移法估计后继帧视图像核概率密度,对后继帧视频图像进行分割处理,找出后继帧视频图像目标区域最显著的特征,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。实验结果表明,所提算法具有较好的后继帧视频图像跟踪效果、并且跟踪效率较高,具有一定的应用价值。     

红外图像增强及目标跟踪算法研究

红外的图像动态范围相对较大,如何将如此宽范围的信号用8bit的视频信号显示成高对比度的图像,以及后期的图像跟踪处理是红外图像处理中的重要技术。在叙述基于直方图的HE、HP、PE算法原理的基础上,给出PE算法平台值取法的依据,并对图像跟踪算法中的相关问题分别进行叙述。     

机载跟踪器的逃逸目标图像快速识别模型仿真

机载跟踪器进行逃逸目标识别跟踪的过程中,目标往往是高速移动的,为了逃逸跟踪,运动的速度和方向具有较大的突变性,与跟踪器之间会形成较大的跟踪距离差.传统的视觉方法为了弥补这种距离差,通过减少采集图像的样本,以提高跟踪的准确性,但是一旦样本数量过少,将会导致识别跟踪的准确性降低.提出基于高斯分布的动态逃逸目标识别跟踪方法.对跟踪目标图像进行归一化处理,获取与数据库中的样本图像具有同样的尺寸和分辨率的图像.计算动态目标图像的形心,根据高斯分布原理建立动态目标的识别跟踪模型,并对模型中的相关参数进行及时更新,保证了动态目标识别跟踪的及时性和准确性.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高动态目标识别跟踪的准确性,缩短了识别跟踪的时间.     

电视跟踪系统中图像目标的预测跟踪算法研究

基于目标图像信息,研究了在短暂遮挡情况下,应用最小二乘法的Ｎ点线性及平方预测跟踪算法,并分析了跟踪预测值在正常跟踪条件下的作用。将提出的方法用于实际系统,效果较好。     

基于奇异值分解的图像匹配和目标跟踪研究

在目标跟踪过程中，由于存在目标姿态变化和背景干扰，在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正，应该在获取目标模板后有一个可靠的模板更新策略．本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用，定义了一种近似奇异值向量并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验，试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性．