基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法

本文提出了一种基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法。首先采用三维匹配滤波器对不同速度的目标进行基于归一化LoG算子的目标检测,然后采用遗传算法对程序进行优化及加速。与传统算法相比,本文提出的方法检测效率高,检测效果好。并且可以自适应不同大小的目标。实验结果表明,提出的方法性能优良,搜索目标效率较高。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

视频运动目标跟踪系统设计

文设计了一种可应用于静止背景下进行动态视频目标跟踪的系统。首先通过CCD摄像头采集动态图像序列,然后通过图像格式转换、中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪对采集到的动态图像序列进行处理,最后得出运动目标的位置信息。本文所设计的系统与传统的基于PC机的视频运动目标跟踪系统相比,具有更快的图像处理速度和更高的实时性。     

基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法

针对基于矩阵分解的运动目标检测方法易受自然场景中背景的小幅抖动和摄像头抖动等因素影响的问题,提出了一种利用多尺度积的低秩稀疏矩阵分解算法。算法假设,静态背景视频序列中,每帧图像背景可近似视为处于同一低秩子空间中,图像前景则可视为偏离低秩空间的残差部分。首先对图像序列进行滤波、仿射变换等预处理得到视频序列观测数据矩阵;然后对数据矩阵进行低秩稀疏分解得到序列图像的低秩背景部分和每帧图像的稀疏前景部分;最后对稀疏前景部分采用小波变换模极大值与多尺度积方法检测目标边缘,并进行形态学处理,得到准确的运动目标。实验结果表明,算法检测到的运动目标清晰、完整,能有效地处理光照变化、摄像头小幅度抖动、图像背景局部小幅度变化等情况下的运动目标检测。      

基于快速尺度空间的无人机影像自适应稳像方法

为实现无人机航拍影像的实时稳像,针对稳像过程中特征检测的速度问题和运动滤波的发散现象,提出了一种改进的AGAST算法与自适应Kalman滤波相结合的实时稳像算法。对于无人机实时航拍视频序列,以当前帧的前一帧为基准进行稳像处理。改进的AGAST特征检测算法在尺度空间的基础上快速提取AGAST角点特征,用二进制描述符对其进行描述,然后用汉明距离匹配特征点。对于已获得的匹配特征点对集合,用RANSAC原则剔除误匹配点,再计算运动矢量。最后使用自适应Kalman滤波提取出运动矢量中的无人机主动扫描分量,进行运动补偿,获得稳像结果。实验数据使用标准测试图集和自己采集的无人机航拍视频,实验结果表明,所提算法在连续视频序列处理时效果显著、速度快,能够满足实时稳像的需求。     

基于线算子引导多尺度匹配滤波的视网膜血管分割

视网膜血管的形态分析在糖尿病、高血压等疾病的计算机辅助诊断中具有重要的意义。因此文章提出了一种基于线算子引导多尺度匹配滤波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测到的血管方向最佳匹配角,根据血管方向与其横截面方向垂直的关系计算出高斯匹配滤波的旋转角,构建3个不同尺度的滤波器,提取3维匹配滤波特征,结合两个线算子和预处理后的图像灰度,构造6维特征向量,使用SVM对眼底图像像素进行分类。这样在每个尺度下只需计算血管方向最佳匹配角所对应的旋转角下的匹配滤波响应,降低了多尺度匹配特征提取的计算量。通过对DRIVE数据库的眼底图像进行实验,得到平均准确度、灵敏度和特异性分别为0.9424、0.7701和0.9697,对视网膜血管进行了有效的分割。     

基于红外图像序列的运动目标检测算法研究

为解决红外图像序列中运动目标的快速检测问题,提出一种结合目标的不变矩与红外特征的新的特征量,利用图像序列中目标运动的连续性,在匹配的过程中采用Kalman预测滤波来估计目标下一帧的位置,从而形成完整的运动目标的检测算法.该算法既能利用不变矩的仿射不变性,又能对红外目标的辐射特性进行全面的综合描述,准确地实现目标的相关匹配;此外,引入Kalman预测滤波不仅能够迅速准确地进行目标匹配,并且在目标出现遮挡、丢失的情况下可应用预测对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.实验结果表明该算法能够达到目标检测的准确性和实时性要求.     

基于视频增强的昏暗背景下目标检测方法

昏暗背景下视频图像对比度低，通常的检测算法很难实现对运动目标的检测。提出了一种基于视频增强的昏暗背景下目标检测方法，首先通过直方图均衡与时空混合高斯滤波相结合的方法进行视频增强，然后对增强后的视频用传统检测方法进行目标检测。实验表明该方法在昏暗背景下能较好地检测出运动目标，具有较强的鲁棒性。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估。实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪。