一种新的红外目标跟踪方法

一般的Snake模型用于目标跟踪时存在一些问题,如要求初始控制点位置非常接近于真实 轮廓、不能可靠跟踪快速运动目标、对目标的运动规律有许多约束条件等。在继承所提出的Auto-Snake模型跟踪算法优点的基础上,进一步采用最小二乘估计预测器对目标的位置进行预测,放宽对运动规律的约束,可以实现对快速运动(大位移)的目标的自动跟踪。     

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。     

一种用于电视跟踪系统中的多模式数据融合方法

基于单传感器多模式数据融合的思想,设计了一种联合卡尔曼滤波器。通过卡尔曼滤波分 散处理多个模式跟踪结果数据,再将处理结果进行全局融合得出跟踪最终结果。仿真和室内实验都表明,这种方法用于实时电视跟踪系统中可有效提高跟踪精度,融合后的均方误差是融合前的0.05倍,具有一定的容错能力,运算量小,且易于实时实现。     

NSST域改进NMF的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频部分和高频部分。对低频部分采用基于改进的NMF融合规则;对高频部分采用拉普拉斯能量和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后,对低频融合部分和高频融合部分执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合图像的清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法

根据偏振参量图像之间存在的信息冗余性和互补性,提出了一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法.该方法首先对线偏振度图像和偏振角图像进行基于能量特征的融合,得到偏振特征图像;然后,利用五株采样提升小波变换实现偏振特征图像和合成强度图像的融合;最后,根据人眼对局部对比度敏感的特点,采用偏振度图像对融合结果进行对比度增强处理.实验结果表明,融合后的图像不仅突出了场景的偏振信息,而且包含了丰富的强度信息,目标与背景的对比度也得到了显著增强.     

基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法.首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文方法优于Laplaeian方法、小波方法和传统的NSCT方法.     

一种新的ICA域图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,结合Mitianoudis提出的ICA域图像融合方法,本文提出了一种改进的ICA域多模图像融合算法.该方法根据Mitianoudis的方法,通过训练得到的基函数对图像进行线性变换,在变换域中将图像分割成不同的区域,对活跃区域采用绝对值取大的融合规则,而对非活跃区域则按照目标传感器图像的区域分割结果分别采取不同的融合规则,最后反变换得到融合图像.实验结果表明了本丈方法的有效性.     

基于特征能量加权的红外与可见光图像融合

目前红外与可见光图像直接融合存在红外目标取舍和场景信息提取困难,结合非采样Contourlet的多尺度、多方向性和平移不变性的优点,本文提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法.首先对源图像进行分解,然后低频子带通过构造基于区域的特征像素能量,进行加权融合,高频子带直接选用方差取大法融合.使用该算法进行了融合实验,并给出了融合质量评价.实验结果表明,本文提出的基于NSCT的图像融合算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有显著地提高.     

基于NSST与IHS的红外与彩色可见光图像融合

目的 鉴于传统的红外与彩色可见光图像融合算法得到的融合图像,无法很好兼顾清晰度、对比度和色彩是否失真等,提出一种新的基于NSST和IHS颜色空间的彩色图像融合算法。方法 首先将源彩色可见光的RGB图像变换到各通道相关性最小的IHS颜色空间,分离出亮度分量和色度分量。其次对彩色可见光的亮度分量和红外图像分别进行NSST分解,对分解得到的低频系数采用基于自适应高斯模糊逻辑函数的系数选择方案,对高频系数则采用基于像素点的绝对值取大的系数选择方案,然后对经过选择的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的亮度分量,结合已有的色度分量将其进行IHS逆变换,得到最终的RGB融合图像。结果 通过2种场景的红外与彩色可见光图像进行仿真实验,将提出的算法与LPT,SWT和NSCT等算法对比,通过主观评价和客观评价指标IE, AG, SF和SD等,可知新算法的融合结果图像场景细节最清晰,红外隐藏目标对比度最高,且色彩未出现明显失真现象,图像融合质量最高。结论 提出的算法相较于传统的红外与彩色可见光图像的融合质量,全面提升了效果,表明该算法具有优越性。     

多网络联合的红外与可见光图像融合算法研究

目的针对红外与可见光图像在融合过程中,融合图像失真以及可见光图像信息融合不足的问题,提出一种联合多网络结构的红外与可见光图像融合算法。方法首先采用基于密集残差连接的编码器对输入的红外与可见光图像进行特征提取,然后利用融合策略对得到的特征图进行融合,最后将融合后的特征图送入基于GAN网络的解码器中。结果通过与可见光图像对抗优化训练,使得融合后的图像保留了更多可见光图像的细节、背景信息,增强了图像的视觉效果。结论实验表明,与现有的融合算法相比,该算法达到了更好的实验效果,在主观感知和客观评价上都具有更好的表现力。     

Fusion of visible and infrared images based on multiple differential gradients

ABSTRACT

The ideal fusion of infrared and visible images is to preserve the details of the visible image as much as possible and superimpose important highlights of the infrared image on the visible image. Therefore, this paper proposes a multiple differential gradient method (MDG) that fuses the infrared image with the difference image of the visible light image and the gradient image of the infrared image. First, an image with comprehensive information is obtained through the difference between the infrared image and the visible image, and it is fused with the suppressed visible image. The new image obtained is then fused with the divergent image of the infrared gradient. Finally, the gray value of the visible image is compared with the new image, and the point with the larger gray value is selected to be fused into the new image. The result is better than most classical algorithms.     

Image tracking of motorcycles and vehicles on urban roads and its application to traffic monitoring and enforcement

Abstract

Image tracking has increasingly gained attention for use in vision‐based traffic monitoring and surveillance applications. For many cities in Asia countries, it is desirable to detect multiple motorcycles as well as cars for urban traffic monitoring and enforcement. In this paper, a novel contour initialization and tracking algorithm is presented to track multiple motorcycles and vehicles at any position on the roadway. This method has the capability to detect moving vehicles of various sizes and to generate their initial contours for image tracking. The proposed method is not constrained by lane boundaries or vehicle size. To track vehicles on roadways, dynamic models are designed to predict the horizontal and vertical positions of vehicle contours. A Kalman filter is designed to update the prediction based on real‐time image measurement. Practical experimental studies using video clips are presented to evaluate the performance of the proposed method. Traffic parameters such as traffic flow, vehicle speeds and traffic density are obtained with satisfactory accuracy.     

空间目标序列图像相关跟踪算法

提出一种用于跟踪空间目标的相关匹配算法。它先对匹配像素用动态阈值分类,若灰度绝对差大于阈值,再使用最小绝对差平方累加和作为相似性度量。同时提出一种新的模板修正策略,即每隔一定帧后对模板求质心,调整质心在模板上的位置。仿真实验结果表明,该算法可以克服图像噪声、局部突变、目标变光对匹配的影响,对目标与背景灰度差在20个灰度级以内的低对比度目标跟踪也有较高的精度和可靠性。实验中可以持续几千帧稳定地跟踪空间目标。结合快速搜索和粗精匹配方式,处理一帧时间在20ms以内。     

被动定向浮标阵卡尔曼滤波目标跟踪研究

文章研究利用被动定向浮标阵定位跟踪水下机动目标的方法,基于卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)原理提出一种定位跟踪滤波器的具体实现方法。该方法能够整合多枚浮标现在及过去有误差的测量数据,提高定位精度,同时连续输出水下目标运动参数估计从而锁定目标运动轨迹。该方法实现的关键在于建立水下目标与浮标阵的数学迭代运算模型,包括状态空间的动态与观测过程。由于被动定向浮标阵目标跟踪是一个非线性估计问题,而卡尔曼滤波器是线性的,因此文章设计了近似的线性观测方程以利用卡尔曼滤波来解决这个问题。通过计算机仿真研究该滤波器的跟踪效果并与最小二乘法进行比较,估计精度明显高于最小二乘法。同时通过仿真验证该滤波器可以自适应跟踪目标的非稳态运动过程。该方法在工程实践上具有一定应用前景与指导意义。     

采用仿射变换的红外与可见光图像配准方法

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题。针对红外和可见光图像的配准问题,分析了两者配准的特点。引入6参数的仿射变换模型来描述3D空间中的目标,分析了通常采用的4参数模型的不完备性。利用模型计算配准参数,并用最小二乘法达到用多个配准点拟合出最优参数解的目的。实验结果表明,此方法可以很好地消除红外和可见光图像之间的差异。     

一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足，提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计，动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明，AEKF较之EKF滤波效果有所改善，增强了稳定性，提高了精度，为ST纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

EKF和PF算法及其在目标跟踪中的应用

基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)的基本思想和算法实现步骤。在非线性环境下对比分析了EKF算法和PF算法的估计精度,并给出两种方法的适用条件。EKF算法采用Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,而PF算法采用一些带有权值的随机样本来表示所需要的后验概率密度。仿真结果表明,在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能远优于EKF算法,当系统非线性强度不大时,EKF算法和PF算法的估计精度相差不大,但PF算法计算复杂,跟踪时间长,实时性差。     

双子阵被动跟踪系统

文章介绍一种用于水下机动目标测量的双子阵被动跟踪系统,介绍了双子阵定位原理和系统构成,提出了广义相关时延估计方法、时延值滤波方法和卡尔曼弹道滤波器,该系统能方便地进行水面或水下机动目标的跟踪测量。     

一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案

提出一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案,包括背景建模、目标识别、目标跟踪等过程。针对高速公路监控图像质量差和干扰信号强的特点,在常规的颜色混合高斯背景模型的基础上,提出一种新的基于扰动区域的高斯背景模型来消除强噪声和背景小幅度运动的影响,并在时间序列上通过Kalman滤波迭代加权算法实现背景模型的自适应性更新。该背景模型明显提高了背景分割的准确性和自适应性。提出了一种改进的非递归区域生长算法用以有效地实现多目标的识别,算法复杂度仅为O(n)。采用目标特征匹配和区域运动预测规则对多车辆进行实时跟踪和识别。实现了一个高速公路实时监控原型系统,运行结果表明,该跟踪方法不仅能准确跟踪和识别多目标,而且对道路环境和车辆运动方向具有很好的适应性和鲁棒性。