基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

基于运动图像序列的啤酒瓶凸性字符快速提取方法

运用基于动态图像序列的运动目标跟踪技术，结合图像边缘提取理论中的检测算子模板，提出了一种快速提取啤酒瓶凸性字符的方法：首先采用单个面阵CCD得到啤酒瓶字符的运动图像序列，然后利用背景在运动图像序列中的镜头突变性和出现的必然性，检测视频流中的背景帧，最后采用基于边缘检测的背景配准方法，得到运动图像和校正背景图像的差分图像，恢复出真正的运动物体(字符)．实验结果表明，该方法比现有的字符图像提取方法具有更好的抗噪性和实用性，加快了字符提取的速度，满足了在线检测的要求．     

基于特征图像方法的运动物体检测

在传统特征图像方法基础上,提出一种基于分块边缘特征图像的运动物体检测算法.该算法对背景图和叠加图进行分块处理,分别提取出背景图与叠加图的最大特征向量,求得背景图与叠加图的各块投影系数,进行运动物体的匹配检测.在实际处理时,采用了canny算子获取边缘图的方法来进行检测,以消除光照等外界干扰对检测的影响.     

基于视频处理的无信号交叉口交通冲突自动判别方法

针对交通冲突传统人工判读方法的缺陷,提出了基于视频处理的无信号交叉口交通冲突自动判别方法。首先,利用运动检测与跟踪技术,提取出图像中的前景运动目标及其时空运动轨迹;其次,在获取物体运动数据与类别的基础上,判别物体的运动行为,结合经典冲突理论定义,提出交通冲突的两个判别条件,以此实现交叉口交通冲突的自动判别。通过对实际无信号交叉口视频图像处理的实验表明,本方法具有较好的应用性。     

高速数字摄影系统

采用高速面阵图像传感器器件配合分幅式高速转镜系统，对高速运动物体或高速物理现象进行摄像，使用高速数据采集和海量存储技术，实时记录高速物体的多点序列图像，根据图像数据处理计算出高速物体的运行状态．     

多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法

针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.     

基于熵的静态背景分割下的运动物体提取

通过对图像序列中运动物体的提取方法进行探讨,提出了一种新的静态背景分割算法,根据交通序列图像的特点,适当修改了一些现有方法,将修改后的方法与新的静态背景分割算法相结合,形成一个完整的适用于交通图像中运动物体的提取方案。     

基于熵的静态背景分割下的运动物体提取

通过对图像序列中运动物体的提取方法进行探讨，提出了一种新的静态背景分割算法，根据交通序列图像的特点，适当修改了一些现有方法，将修改后的方法与新的静态背景分割算法相结合，形成一个完整的适用于交通图像中运动物体的提取方案。     

运动物体参数估计与跟踪的线对应新算法

在分析刚体平面运动前后对应直线参数关系的基础上,提出了用直线对应原理估计物体运动参数的新算法. 线对应法可以同时估计物体的平移和旋转参数,这一点是传统的点对应和其他方法难以实现的. 推导出对运动物体自动跟踪的迭代公式,在跟踪过程中用齐次坐标实现了坐标系转换和运动合成的一体化. 仿真实验证明,在大噪声环境下这一算法仍然可以获得相当精确的运动参数.     

数学形态学在运动物体检测后处理中的应用

在运动物体检测后的二值图像中,经常会存在细小噪声和内部空洞,不利于运动对象后期的分析和跟踪.运用数学形态学的方法对检测后的二值图像进行后处理,可以有效地解决这一问题.文中介绍了数学形态学的基本运算和运动物体的检测方法,并给出了数学形态学后处理的实验结果.     

一种基于边缘检测的运动目标检测新方法

基于帧间差分变化检测,运用多尺度形态梯度算子进行边缘检测,提出并实现了一种运动目标检测新方法.这种检测方法算法简单、运算量小,而且只使用了头两帧的信息,适合于实时应用.实验结果表明:此方法能有效地检测出运动目标.     

Ostu算法的改进研究

智能视频监控系统已经逐步应用到医院、商场等公共场合,运动目标检测算法是该智能系统的关键技术之一。文章首先从比较现有的典型运动目标检测算法出发,然后引入Ostu算法用于目标检测的图像处理过程中选取最佳阈值,最后针对其实际存在的问题,给出了一种改进方法及测试结果。     

基于模糊积分特征的红外图像运动目标检测算法

提出了一种新颖的融合红外图像的亮度和纹理特征进行运动目标检测的算法。算法使用模糊数学理论中的Sugeno模糊测度和积分技术将图像的亮度特征与局部二元模式纹理特征结合进行运动前景/背景分类,实现了低信噪比、黑白级反转等复杂背景条件下的准确目标提取。通过实验分析比较了不同检测算法的检测结果,实验数据表明,该算法能够以高检测率、低误检率获得运动目标,为进一步的目标识别或跟踪提供了保障。     

利用低频声压干涉谱的目标运动参数估计

针对水下目标被动定位技术中目标运动分析方法(TMA)及匹配场处理方法(MFP)需要较多的观测阵元、算法复杂的问题,通过分析浅海声压场的干涉特性,提出了一种适用于单水听器被动目标运动参数估计的新方法.近距离目标辐射的噪声通过浅海声场后,在时频域上形成干涉条纹.利用射线模型分析浅海声压场,推导出时频干涉条纹是双曲线簇型的.运用图像处理中边缘提取的常用方法——Hough变换,提取双曲线参数,可以得到运动目标的航速、航深及距离的信息.海试数据分析说明了其有效性.与一般的水下目标运动分析和匹配场处理技术相比,本文的方法具有声场分析和定位方法简单的优点.     

基于场景知识的移动目标检测

依据背景差法中背景建模的思想,从提取场景知识的角度出发,建立待检测场景的场景知识库,从而提出一种基于场景知识的移动目标检测算法。使用改进的均值漂移算法对待检测场景进行分割,并提取分割后各个区域的底层视觉特征建立场景知识库;从新的场景帧图像中获取各区域的知识特征向量,然后根据和原场景知识库中各特征向量的匹配结果检测出移动目标信息。仿真结果表明,该方法能有效地检测出场景中原有目标和新进入场景目标的移动信息,并在一定程度上改善了目标阴影、形变等噪声对检测结果的干扰。     

一种快速人脸目标检测和跟踪算法

以人脸为运动目标,利用图像的YUV模型和颜色检测算法在小范围内搜索,即时获得人脸的模板图像．在对序列图像进行目标搜索时,将金字塔方法和序贯相似匹配方法相结合,并采用粗精结合的两步匹配算法,获得运动目标的准确轨迹．实验证明,与传统的模板匹配算法相比,该算法的计算量大大降低,较大程度地提高了运动目标检测的速度．     

小波变换在图像匹配技术中的应用研究

针对单一图像匹配算法抗噪声能力和抗几何形变能力差、以及计算量较大等问题,提出一种基于小波变换后图像统计特征的图像匹配识别算法.利用小波对图像进行多个尺度的二维小波变换,分析反映图像在不同尺度和不同方向上能量分布情况,通过计算统计特征量和标准图库中图像统计特征量之间的夹角,确定待识别目标,利用该方法对图书条形码进行识别.研究结果表明:采用小波变时频特性对图像进行去噪处理以及边缘检测,能够剔除图像噪声干扰并充分保留原始图像信息;将小波变换后的近似系数、水平、垂直和对角部分的细节系数作为统计特征量,提取的特征量跟模板图像的统计特征量进行相似度匹配,将两个特征向量的夹角余弦作为相似度的衡量指标,根据夹角余弦的大小确定该区域是否目标区域.     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.