地面复杂场景图像相关跟踪算法研究

提出了一种性能良好的快速图像相关跟踪算法，利用视频图像序列帧间及帧内的相关性，采用空间及灰度多尺度分解算法，减少匹配算法的运算量和提高目标定位精度，建立相关跟踪置信度评估、模板自适应刷新、相似目标辨识等准则，有效地提高目标跟踪的稳定性和鲁棒性。实验结果表明，该算法能够较好地实现各种复杂场景条件下的目标稳定跟踪。     

序列帧间双重匹配的红外点目标跟踪算法

针对海空复杂背景下红外点目标的检测与跟踪,提出了基于图像序列帧间双重匹配的边跟踪边检测算法,并建立了数学模型。它采用标记序列帧M以帧对帧的方式记录输入序列的帧间匹配结果,标记帧T以点对点的方式记录标记序列帧M的帧间匹配结果,统计帧S记录T中各像素的匹配成功次数,输入单帧图像同步输出矩阵T和S分别显示目标运动轨迹和迎头目标检测结果。算法匹配过程不随目标数目或运动状态而改变,且无需提前判断疑似目标位置,有效解决了目标在图像序列中突然丢失或出现被干扰情况下的跟踪,尤其可以对跟踪结果实时地进行目标分离,解决了迎头目标跟踪的难题。仿真和实际工程图像实验结果表明,算法具有较高的可靠性和实时性。     

一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法

针对红外图像序列中运动目标的检测问题,提出了一种提高红外图像信噪比的改进双重Top-Hat形态学预处理算法,并通过自适应形态学阈值获得了二值化图像,最后利用序列帧间信息进行管道滤波去除二值化图像的噪声和伪目标,完成多个红外运动目标的自动检测.实验结果表明,提出的方法有效地保留了运动目标的灰度信息,便于后续的目标识别处理,而且算法在实时性肯和信噪比方面的综合效果优于其他几种常用滤波算法.     

基于光流法的多分辨率电子稳像算法

针对动载体摄像系统中视频序列受载体姿态运动及抖动的干扰而出现的不稳定现象,提出一种基于光流算法的多分辨率电子稳像算法。首先,通过划定有效的运动估算区域取代对整帧图像的计算以降低计算量;然后,利用基于光流算法的多分辨率分层运动估计快速并精确地计算出包含平移、旋转以及缩放运动的相邻帧间仿射变换参数;最后,采用固定帧补偿算法,利用求得的仿射变换参数,对图像进行运动补偿,消除或减轻图像序列帧间的随机抖动,达到稳像的目的。实验结果表明,针对包含运动目标的动态场景,该算法可以精确地检测出视频序列帧间平移、旋转以及缩放等复杂的抖动,水平和垂直方向的稳像精确度小于1pixel,保证视频序列的稳定输出,可应用于目标跟踪系统中。     

基于边缘统计的简单背景多目标识别跟踪

提出了一种新型图像多目标识别跟踪算法,其突出特点为速度快、目标探测准确性高,并且可以同时对多个目标进行识别跟踪.整个系统包括图像预处理即目标增强,边界的目标识别即纵向、横向统计叠加和目标检测.传统的图像跟踪方式如模板相关匹配方法、梯度形心方法以及极值区域跟踪方法不能同时区分多个目标,遇到多目标和干扰等均会失效.文中提出的方法能够有效地解决这一问题,通过区分可能目标区域,能够在一定程度上抑制干扰并对多个目标进行实时跟踪.     

基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法

群目标跟踪技术是测量空中集群生物目标飞行状态的有效手段,而航迹起始是群目标跟踪的第1步,包括分群检测与航迹确认.针对现有算法在分群检测时限制群内目标必须两两相似,在航迹确认时因等效量测残差过大导致航迹误丢弃的问题,该文提出一种基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法,通过引入代数图论实现监测空间内量测集合的划分,通过修正经典贝叶斯算法的似然比定义避免航迹的误丢弃.实测数据处理结果证明该算法具备准确划分各个子群并快速起始各子群航迹的能力.     

基于广义S-D分配算法的船舶目标跟踪与航迹起始研究

作为目标探测与跟踪的核心组成,船舶雷达系统发挥着重要的作用。传统单一雷达探测海上动目标、多目标时会出现精度下降、目标丢失等现象,基于广义S-D分配算法的目标探测跟踪技术能够有效提升雷达工作效率。通过对船舶雷达工作原理的分析,提出了一种在杂波环境下多目标航迹起始算法,并利用广义多维分配方案进一步论证了算法在目标跟踪中的应用,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

简评基于图像融合的目标识别和跟踪算法

传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的.随着多传感器图像融合技术的深入发展,其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛.评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法,包括融合预处理、融合识别和融合跟踪,说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性.     

Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.     

一种实用的多目标航迹跟踪算法

讨论在某试验雷达系统中多目标航迹跟踪问题,即对送入计算机的点迹进行处理,判断出这些点是否是目标点,若是目标点则要与相关的航迹进行关联,从而实现对航迹的更新.在该系统中采用多普勒-距离坐标系.在多目标的情况下,结合多普勒信息,雷达可以较方便地对目标进行区分和距离跟踪.为了快速正确地起始航迹,采用逻辑航迹起始算法来起始航迹,并用利用波门法进行航迹跟踪.最后给出了相关的实验结果.     

基于傅里叶梅林变换的SURF算法

针对加速鲁棒性特征算法,在没有后续去误匹配等处理的情况下,对存在较大旋转角度的两幅待匹配图像,匹配精度较低的问题,提出了一种基于傅里叶梅林变换的SURF算法。该算法通过对待匹配图像和参考图像实施傅里叶变换和梅林变换,利用能量谱求出两幅图像发生的旋转角度,并利用SURF算法找出图像间发生的平移和尺度变化,实现了图像间的匹配。实验结果表明,该算法可有效地实现图像间存在较大旋转角度时的几何匹配,且相比已有的SIFT和SURF算法,具有更好的匹配效果。     

基于HOG低秩恢复与协同表征的人脸识别方法

在获取到的人脸图像不完备以及人脸图像在有遮挡、光照、表情的变化或受到噪声污染时,识别率就会变得十分低,针对这一问题,本文提出了一种基于HOG低秩恢复与协同表征的人脸识别算法HLRR_CRC.首先采用低秩恢复算法得到训练样本和测试样本的干净人脸图像,然后对测试样本中干净的人脸图像和训练样本中干净的人脸图像分别进行HOG特征提取,得到HOG特征向量,以此特征向量为基础,得到测试样本特征矢量的协同表示,最后,通过规则化残差进行分类.在ORL、Extended Yale B和AR数据库上进行测试,实验结果表明,本文算法对光照、噪声较鲁棒,相比于当前的人脸识别算法,本文算法在恶劣光照和噪声下的识别率平均提高29.6％.     

Restoration of differential images for enhancement of compressed video

A modified regularization algorithm is proposed to enhance compressed video by restoring predictive-coded pictures. Since most video coding standards adopt a hybrid structure of macroblock-based motion compensation and block discrete cosine transform, the blocking artifacts occurs at both the block boundary and block interior, and the degradation process due to quantization is generated on differential images. Based on this observation, a new degradation model of differential images is presented first. Then the corresponding restoration algorithm directly processes the differential images before reconstructing decoded images. Two constraints, such as directional continuities on the block boundary and on the block interior, have been used for defining convex sets for restoring differential images. The proposed differential domain restoration algorithm is compared with the corresponding reconstructed domain algorithm using the same degradation model and equivalent set of constraints. The proposed algorithm outperforms the reconstructed domain algorithm in both analytic and experimental senses.     

融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法

针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT（Frequency-tuned）显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型（Gaussian Mixed Model,GMM）参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

基于SVM混合核的遥感图像变化检测

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种基于SVM混合核的遥感图像变化检测。首先利用CVA算法构造差异影像,其次利用灰度共生矩阵提取差异影像的纹理特征与差异影像的灰度特征组成特征向量,接着利用差异影像的直方图选择置信度高的训练样本,并利用构造的SVM混合核进行训练得到分类超平面,最后利用SVM混合核函数对差异影像进行二分类得到最后的变化检测结果。实际遥感数据验证结果表明,所构造的SVM混合核函数用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。     

基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法

弱光夜视是短波红外成像的重要应用领域之一。针对短波红外弱光图像对比度低,增强后噪声也被放大的特点,提出了一种基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法。首先通过小波变换获得不同频率成分的子带图像;然后对低频子带图像进行基于像元对目标的灰度变换处理,对高频子带图像进行可变阈值降噪处理;最后通过小波反变换将处理后的子带重构得到增强结果。将该算法与基于直方图的增强算法,全局优化线性窗口色调映射算法和自然保持增强算法进行比较,采用图像的信息熵和基于Michelson法则的对比度增强度量作为客观评价指标,结果表明本文算法更为有效地提高了短波红外弱光图像的对比度,抑制了噪声的增强,提升了图像的视觉效果。     

Edge-detection based on the local variance in angiographic images

This paper presents a new method for detection of edges in digital angiographic images. It is found that variances of local regions across edges of images are statistically different from that of those where no edge is crossed. This difference can be utilized for the detection of edges of angiographic images. An algorithm based on local variance is proposed. As a result, the edge-detection algorithm is not sensitive to noise and low-level textures of images. A computer program based on the new algorithm has been developed and used by several hospitals.     

闪烁体缺陷引起的CT图像伪影修复

为了修复X射线投影图像中闪烁体缺陷引起的图像伪影,提高X射线投影图像的三维重构质量,结合X射线成像过程中闪烁体缺陷的结构特点,提出了一种改进的BSCB修复算法(IBSCB)。利用Kirsch算子对本底图像进行处理,获得标记出闪烁体缺陷像素的掩膜图像。进而对样品投影图像中相应的缺陷区域按照由外及内的顺序迭代进行修复和扩散,在对外层缺陷区域修复完成后,利用修复后的信息修复内部缺陷区域,并且根据周围缺陷像素的个数确定修复和扩散过程中的迭代系数和迭代次数;对于其中的修复过程,采用log算子滤波,并将滤波后的信息沿等照度线方向扩散实现图像修复。从主观视觉和客观数据两方面对BSCB和IBSCB修复算法进行评价。不同放大倍率下X射线投影图像的修复结果表明:IBSCB不但提高了修复质量,而且其修复速度也比BSCB算法提高了5~6倍。比较修复前后X射线投影图像的三维重构图像,进一步验证了本文算法的有效性。     

基于选择学习机制的深度图像超分辨率算法

针对深度图像传感器与彩色图像传感器的空间分辨率较差的问题,提出一种提高深度图像分辨率的算法,不同于传统方法,本文算法是基于机器学习的超分辨率选择机制,选择均值型、最大值型和中值型三种滤波器方法作为候选方法。首先运用高分辨率深度图像下采样和高分辨率彩色图像选择最优的滤波器,同时经过特征提取获得特征集;然后,高分辨率深度图像直接通过最优滤波器获得特征集;最后,这些特征集经过支持向量机(SVM)训练获得滤波器分类器。此外,本文还提出了一种频域特征向量,用于提高算法识别性能。无噪声和有噪声的深度图像实验验证了本文算法的有效性和鲁棒性,在真彩色和飞行时间深度图像的实验结果表明,本文算法的性能优于传统算法。