基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂背景红外图像弱小目标检测虚警率高的问题,提出一种基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.该算法采用改进的局部区域差分算子提取显著图,根据注意力转移机制设计搜索策略,利用目标移动速度实时更新搜索范围,对多帧连续的显著图进行滤波跟踪,实现对红外图像弱小目标检测.实验结果表明,文中算法在对弱小目标进行有效检测的同时降低虚警率,提高了图像的检测效率.     

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.     

人员图像跟踪过程中多人交叉区域防丢失方法

研究运动目标的图像准确跟踪问题.在随机图像跟踪过程中,画面中出现的图像人物是不定的,图像中目标与随机目标经常同时交叉出现,多目标区域的相似性会造成跟踪帧画面出现多目标特征区域干扰.传统的图像目标跟踪方法以图像关键兴趣区域里的目标特征为基础,一旦图像中出现多目标区,跟踪模型会陷入重复选择,跟踪丢失.提出采用尺度动态变换的运动目标跟踪方法.根据衰减相关理论,提取运动目标关键帧图像,为运动中的交叉多目标跟踪提供依据.利用尺度动态变换方法,对人物交叉画面中运动目标关键帧多目标区进行背景分离处理,实现运动目标的分离跟踪,防止跟踪丢失.实验结果表明,利用改进算法进行运动目标跟踪,能够有效提高运动目标跟踪的准确性,抗击由于画面突变对跟踪结果造成的干扰.     

红外小目标检测跟踪系统设计

从图像处理方法的角度对红外图像中小目标的检测、跟踪进行了研究,给出了系统总体设计框图,整个检测算法的前端图像滤波预处理采用FPGA实现,识别跟踪采用DSP实现。详细介绍了系统各功能模块的设计方法。实验表明该系统实现了小目标检测跟踪的功能,工作稳定可靠。     

一种实时图像跟踪处理系统实现技术研究

实时图像跟踪处理能力是嵌入式系统中影响系统性能的核心因素。提出一种小型化低功耗的实时图像跟踪处理系统的设计方法,利用FPGA硬件化并行化处理的特性完成外部红外及白光相机图像采集控制及滤波预处理,利用DM648处理器实现了一种基于概率密度统计的目标跟踪算法实现对指定目标的持续跟踪,使用RS422串行总线接收主控端发送的控制指令并实时发送检测出的目标位置信息。系统采用多功能子模块叠层的架构保证系统具有较小的体积,并实现了50 f/s的图像处理速度,保证了图像跟踪的实时性。     

基于TMS320C6701的嵌入式智能视觉监控系统设计与实现

为了使视觉监控系统具有自主能力,本文设计了一种基于嵌入式高速DSP处理器TMS320C6701的运动目标自动跟踪系统,通过对摄像机获取的序列图像进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为。首先介绍了系统的硬件和软件设计,然后运用差分图像法,通过阈值图像分割来检测运动目标,并采用形心跟踪算法来自动跟踪目标。实验结果表明该系统取得了较好的跟踪效果。     

基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统

运动目标的检测跟踪是视频理解技术和计算机视觉的研究热点,其在解决智能视频监控,人机交互,智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用,基于此利用matlab平台构建出USB摄像头实时图像采集处理系,从视频流采集到处理综合利用了背景估测,图像分割,目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标,并成功地对其进行实时追踪。利用matlab的simulink模块编程实现提取视频流YcbCr输入系统进行运算处理,并改进了背景估测和目标检测算法,提高系统的实时性。最终利用多次试验,对室内和室外运动目标实现检测跟踪,验证了系统处理实际问题的可靠性能。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

远程分布式图像制导仿真实验系统

针对开展图像制导技术研究在科研与教学方面的需要,考虑自动导引技术的特点,设计并开发完成了远程分布式图像制导仿真实验系统。实验系统利用无线网络技术,对于分布式客户端与服务器端共同完成对运动目标的图像采集、预处理、图像分割、目标识别、目标锁定与跟踪等数字处理过程,实时生成导引算法,控制转台驱动实验装置实现对目标的动态跟踪。目前设计的仿真实验系统能用于实现分布式图像制导仿真、多种图像制导算法的验证与实验,并已经用于科研与实验教学,取得了较好的结果。     

一种新的视频流动态目标跟踪算法

为了提高视频图像序列动态目标跟踪过程的跟踪效率,在分析现有算法的基础上,提出了一种基于卡尔曼预测和协方差模块更新相结合的动态目标跟踪新算法.通过卡尔曼预测,可以得到图像序列中下一帧的动态有效区域,实现了对目标区域的实时跟踪;同时,目标协方差矩阵的更新用于目标匹配区域的预测,提高了整个跟踪算法的抗干扰性能和鲁棒性.实验结果表明,与现有的基于静态模板的协方差跟踪算法相比,该算法在实时跟踪性能方面具有更好的跟踪效率.该方法用于视频图像序列动态目标跟踪是可行的、有效的.     

基于完备格的重构滤波器在红外图像目标检测中的应用

对红外图像中的目标进行检测和跟踪是精确制导武器中非常困难的也是急需解决的难点之一,针对红外图像的特点,提出了一种新的用于红外图像序列弱小目标检测和跟踪的处理方法,并首先探讨了完备格下的图像连通性,其重构滤波器具有简化图像,并能保证轮廓完整的特性。该新方法包括帧内处理和帧间处理,其中帧内处理使用灰度级重构tophat滤波器实现背景去除和图像简化,再结合目标的灰度、形状、面积信息完成图像分割;帧间处理使用目标的空间、时间运动信息实现序列的目标检测和跟踪。仿真实验结果表明,这种方法在检测和跟踪红外图像中的弱小目标时,具有有效性和鲁棒性。     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

锥套跟踪的自适应核窗口Meanshift算法

为提高软管式自主空中加油视觉导航的实时性,提出了一种基于Meanshift算法改进算法——自适应核窗口跟踪算法,用于锥套目标的跟踪,可大幅度提升算法的实时性。以加油锥套内部的黑色圆形区域为最终的跟踪目标,检测算法主要提供初始锥套的相对位置,检测准确可靠;然后将锥套的位置信息作为自适应核窗口跟踪算法的输入以更新跟踪目标,实现锥套图像目标的跟踪,处理速度快,精度满足要求。最终实验结果分别从有效性、快速性以及准确性对检测和跟踪方法进行了分析对比,在基本上不影响精度的情况下,跟踪处理时间比检测时间降低了30%左右,效果显著。提出的自适应核窗口跟踪算法快速有效,精度与全局检测精度相差无几,处理速度提升了30%,可靠性在95%以上。     

目标成像处理算法验证平台设计与实现

为了验证基于光电图像的目标成像处理算法,并对不同算法之间的优缺点进行比较,设计并实现了操作简单、移植性强的目标成像处理算法验证平台。基于VC＋＋6.0进行模块化设计,方便了经典算法的改进和新算法的植入,并且易于验证、调试与修改。视频源处理模块为待验证的目标跟踪算法提供可自定义亮度、对比度、噪声等的场景。同时,算法中预处理、目标分割等模块可将质量较差的图像进行去噪、增强、边缘提取等变换,易于跟踪算法对有用信息的提取。设计模块之间的接口,使平台具有更强的可植入性,方便目标跟踪算法的开发。     

基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统设计

为克服运动目标不断变化导致跟踪定位精度较低的问题,设计基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统;图像采集模块由FPGA单元、VGA显示单元、帧缓存单元以及图像采集单元构成,以此实现运动目标跟踪与定位中的图像采集,在超宽带技术模块中,设计超宽带运动目标定位所需的天线、定位基站、移动节点,完成超宽带动态组网,实现硬件系统的设计;基于硬件系统采集到的图像,实施图像灰度化处理、形态学滤波处理,以增强图像中有用的信息,设计TLD运动目标跟踪算法,随着运动目标开始运动,TLD模型会不断学习跟踪的运动目标,获取目标在距离、景深、角度等层面的改变,并不断学习、识别,达到良好的跟踪效果,基于超宽带技术设计运动目标动态定位算法,依据跟踪结果实现运动目标的高精度定位,完成软件系统的设计;实验测试结果表明,该系统在中、远距离目标跟踪与定位实验中跟踪错误率低于0.60%、2.4%,沿着S型运动时,路线弯折处的定位误差较低,与实验运动目标的飞行路线相贴合,具有良好的定位能力。     

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。     

基于DSP的说话人定位跟踪系统的设计

针对室内说话人实时定位跟踪不准确的问题,提出了一种基于TMS320DM6437硬件平台的音视频融合定位跟踪方法。该方法利用Kalman滤波器和Mean-shift算法搜寻说话人最优位置进行视频定位跟踪。同时,采用到达时间差的音频方法进行目标位置估计。由Kalman信息整合中心进行音视频融合,以提高视听系统定位跟踪的稳定性。实验结果表明,与单模态定位跟踪系统相比,该方法对320×240的图像可实现平均20frame/s的跟踪速度,能提高目标定位跟踪准确度17%,改进效果明显且稳定。     

基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。     

视频桩考仪中的图像处理技术

设计了一种不需使用特定考车、可由计算机自动判定考试成绩的汽车驾驶员视频桩考仪。采用CCD摄像机和带有红外探测器的标志杆对考场进行实时监测。通过图像去噪、滤波的图像预处理、运动目标检测、目标跟踪算法、运动目标轨迹描述等图像处理技术,实现了由计算机实时对考车序列图像进行运动轨迹跟踪、桩考汽车的路线、方向、停车和中途停车等信息实时检测和考试人员的操作是否正确的自动判断,保证了考试的公平性和合理性。     

基于边缘方向分布和粒子滤波的视频目标跟踪

针对背景复杂的非线性视频运动目标,提出了一种基于边缘方向分布和粒子滤波技术相结合的跟踪方法。该方法利用边缘算子获取目标区域边缘方向图,采用高斯核函数建立目标区域边缘方向分布,结合粒子滤波理论,实现对非线性视频运动目标的有效跟踪。计算机仿真结果表明,该方法可对非线性、非高斯的运动目标进行有效的跟踪,且在跟踪目标区域与背景颜色接近,背景复杂的场景下,与采用灰度特征的方法相比,有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。