一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

复杂动态背景下的红外运动多目标跟踪与检测

提出了一种采用小波变换对复杂动态背景变化程度的检测方法.对红外序列图像进行小波变换预处理后,可以提取出若干个特征区域,通过检测这些特征区域的差异来判断背景的变化程度,实现背景抑制.在抑制动态背景的基础之上,运用基于动态先验知识的区域主动轮廓模型的水平集方法来实现红外多目标的数据关联和跟踪,动态先验知识包括形状描述因子、灰度特征和运动特征等.同时,在多目标跟踪中存在目标合并和分裂的现象,运用记忆和填充方法来实现对多目标的稳定跟踪.通过对实际复杂动态背景条件下的红外序列图像进行多目标跟踪和检测实验,验证了所提方法的可行性和有效性.     

空间目标跟踪技术中应用小波变换的探讨

介绍了小波变换的特点及其在图像边缘提取中的意义,说明了扩展目标用小波变换进行目的形心计算的详细步骤,并以收音机图像为目标在不同图像模糊程度及背景噪音情况下用小波变换进行了目标形心坐标提取,比较了不同图象模糊程度及背景噪音情况下目标形心坐标提取的精度,展示了小波变换在扩展目标跟踪技术中应用的前景。     

采用小波能量方法的海空背景中多目标检测与跟踪

多目标跟踪往往是在复杂的自然背景当中检测若干个弱小机动目标。根据自然背景和弱目标的频率特性,提出了一种基于小波变换的小波能量检测目标的方法。目标在水平、垂直两个方向上的小波能量要远高于背景。再经过自适应域值选取,将目标和背景分割开来。用分类法计算每个目标的形心,根据相邻几帧各目标形心,可用扩展卡尔曼滤波器来估算下一时刻各目标的位置和速度。经仿真实验证明,该方法能够检测出海、空等自然背景中多个弱小目标,扩展卡尔曼滤波权值á和a取为0.8时,目标横、纵坐标误差小于1个像素,速度误差小于1个像素/帧。     

基于小波多分辨力分析的低信杂比下点目标跟踪方法

低信杂比下的小目标跟踪问题是目标跟踪领域中的难点,本文在理论分析的基础上提出了用小波多分辨力分析法跟踪低信杂比下的点目标,同时讨论了该方法与基于边缘检测的跟踪方法的区别。最后用以天空为背景的视频序列及以海洋为背景的视频序列做了实验研究,结果表明本文所提方法能够准确跟踪低信杂比下的点目标。     

利用小波边缘增强的可靠性匹配方法

为提高景像匹配的可靠性,提出了一种基于小波边缘增强的可靠性匹配方法。采用四阶中心B样条小波对实时图和基准图进行小波分解和边缘增强,以提取可靠的边缘特征。在粗尺度上基于小波边缘增强图进行相关匹配,选择相似度曲面上前5个峰值点作为候选匹配点,保证正确匹配点可以包含在候选匹配点中。对实时图进行旋转校正,利用候选匹配点处的局部灰度特征确定边缘提取的双阈值,应用形态学连接算子来获得二值边缘图,再进行相关匹配,筛选出正确匹配点。在细尺度上获得精确的定位点。应用该方法进行匹配实验,其匹配概率比基于小波二值边缘提取的匹配算法提高了6.95%。     

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

基于小波分析的新型MTI滤波器的设计

分析了传统的MTI滤波器的固有缺陷,提出了一种基于小波分析的新型MTI滤波器的设计方案.仿真实验结果表明,这种滤波器具有其独到的优点.本文对声呐技术研究有一定的参考价值.     

基于小波变换的数字图像处理

从小波变换和其他应用于视频压缩编码的变换的对比出发,阐述小波变换的优势所在并给出小波变换的原理和特性。然后,提出三种在小波变换编码中起重要作用的技术。最后,分析四种主流的小波编码算法。     

复杂背景下运动目标的提取

提出了在复杂背景以及摄像机运动的情况下运动目标提取的算法。采用了新的局部投影的方法,在图像中合理地划分了投影区域,在求投影偏移量时提出了峰值匹配的算法,合理地检测到了投影偏移量。求得各个局部运动矢量后,采用出现频率最高的局部运动矢量代表全局运动矢量,成功的补偿了背景的运动。实验结果表明该算法在图像背景复杂且由于摄像机运动使背号发生明显变化的情况下,可稳定准确地提取出运动目标,并能有效克服背景中存在的运动干扰。     

对数极坐标图像匹配在目标姿态测量中的应用

本文介绍了一种基于极坐标下图像匹配的方法实现帧与帧之间旋转角度的计算,并可以得到目标轮廓保证可靠跟踪,其坐标变换部分不同于传统的对数极坐标变换,该方法并不进行对笛卡尔坐标系下图像的采样,而是完全保留目标精确的边缘信息用以进行边缘形状匹配.匹配过程分为粗匹配和精匹配两步进行,这种方法主要是利用了极坐标下目标轮廓旋转不变性来实现的.本文还提出了一种双目测量目标旋转角度系统,通过该系统可以完成对空间中的目标在任一旋转平面上的旋转角度.实验证明,该方法计算量小、简单实用、跟踪精度满足要求.     

卫星跟踪中位置预测的序列匹配算法

针对卫星跟踪中的位置预测问题,分析了动力学模型方法的预测误差组成,提出一种用测量数据来计算预测数据时间误差的序列匹配算法,并讨论了空间误差的计算方法。仿真结果表明,提出的时间校正和空间误差补偿方法的预测精度比动力学模型和Kalman滤波法的预测精度高;即在相同的精度要求下,序列匹配算法能预测的时间范围是Kalman滤波法的1.5倍以上。     

图像的小波指数降噪法及其应用

在图像降噪处理中,采用小波阈值降噪法会产生马赛克现象,造成降噪后图像失真。为此,提出了小波指数降噪法,即利用指数降噪因子除小波系数。降噪因子大于1,且随小波系数绝对值的增大而减小。实验表明,该算法在保持较高信噪比的条件下,减轻了马赛克现象。     

小波变换用于序列图像编码的研究

系统地研究了小波变换用于序列图像编码的方法，其中包括变换域的位移估值算法、系数差值量化及变字长编码等。采用小波变换进行序列图像编码，恢复图像没有方块效应，主观评价良好。     

基于光流场技术的复杂背景下运动目标跟踪

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法

目标跟踪是被动声纳系统的主要功能之一,跟踪器为目标运动分析和目标识别等后置处理提供输入数据。声纳操作员利用人脑独特的认知模式、先验知识和视觉的迹迹相关效应,能够很好地在声纳显示方位历程图上发现目标并录取跟踪。但实际应用中由于低信噪比、航迹交叉和转向等复杂多目标情形,声纳系统实现多目标自动跟踪十分困难。给出一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法,利用被动声纳宽带波束输出数据,通过点迹与航迹关联、航迹评价管理和交叉处理等过程,可以较好实现多目标自动跟踪。试验数据的处理结果验证了所提方法的有效性,能够在声纳装备中得到工程应用。