一种实时的复杂户外场景下目标检测算法

根据实际系统中高帧频摄像机背景图像运动不大而目标有一定运动的特点,首先分离奇偶帧图像,隔帧相减并用自适应阈值技术二值化图像来检测运动目标,经过形态学处理得到许多连通的区域,然后利用目标面积最大等特征识别目标并用外接矩形定位目标,得到目标运动的真实轨迹。仿真结果表明：该算法能简单有效地检测机动目标且易于硬件并行实现。     

摄像机旋转运动下的快速目标检测算法

论文提出了一种摄像机旋转运动下的快速目标检测算法。首先为图像的全局运动建立旋转参数模型,然后基于运动预测在相邻帧之间建立SIFT特征点对,利用RANSAC去除外点的影响,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,基于残差图像的更新策略实时更新特征点集,以适应背景的变化,最后使用帧差法获得运动目标。该算法不仅保持了SIFT本身的优越性能,而且极大地提高了检测速度。实验结果表明该算法可以实时准确的检测出运动目标。     

双目林火监测系统烟雾检测方案研究

双目森林火灾监测系统利用其双目立体视觉技术,实现了利用林火光谱特性识别定位森林火灾。但在复杂的森林环境中存在非火灾光谱干扰源,在双目林火监测系统中引入烟雾检测以排除干扰,实现对森林火灾的有效监测,利用森林火灾烟雾的动态特性来排除光学上的干扰信号。烟雾检测利用林火的频闪特性,对图像中的运动目标进行提取并分析,以完成对火灾烟雾的识别和标定。烟雾运动检测采用Vi Be背景模型法,对背景样本点随机更新,使系统能适应背景的变化,并且可以更快速地对Ghost区域进行识别,有效剔除噪声点。     

天基平台深空运动小目标检测

针对天基平台探测深空运动目标的特点,本文简要介绍了天基空间目标监视系统工作在凝视成像模式下检测深空运动小目标的方法,在此基础上探讨了基于图像配准技术检测运动小目标方法在天基空间目标监视系统中的应用.本文提出一种星点间部最小距离特征的概念,构建局部最小距离特征的算法.该方法根据点群间的相对位置关系,采用递归搜索的方法构建特征.实验结果表明,局部最小距离特征在星图中分布均匀,实现了星图序列的快速配准,为基于图像配准技术实现运动目标检测的方法提供了保障.     

变电站巡检机器人图像自动采集系统

针对现有变电站智能巡检机器人图像采集过程智能化程度低、且图像采集鲁棒性差的问题,本文提出基于人工智能技术的变电站巡检机器人全自主采集系统,通过SSD目标检测算法实现巡检视频图像中目标设备的识别及定位,利用双目立体视觉算法,获取目标设备的三维位置,并结合视觉伺服控制算法,驱动机器人云台动作,完成巡检图像的精准获取.通过实...     

复杂场景条件下的运动目标检测算法

针对复杂场景条件下运动目标检测方法存在的局限性,提出了一种基于运动检测和静止图像分割相融合的算法。采用相邻帧差法结合建立的假设检验模型进行自适应的运动目标检测;为消除孔径效应和噪声的影响,根据运动目标检测的结果,在当前帧利用区域增长法融合运动分割的结果。试验结果表明,算法能从复杂场景的图像序列中有效地检测和提取出运动目标,并有很强的鲁棒性。     

服务机器人目标同时识别与位姿判定研究

目前机器人尚难以自主建立起目标姿态的概念,通过人机交互方式辅助机器人对目标建模则不失为一种可行方案。提出了一种基于新型目标模型的离线/在线两步目标识别与位姿判定系统。离线阶段采用人机交互方式构建目标模型,在线阶段通过场景图像与目标模型的特征点对应即可自动发现目标,并计算其相对于机器人的位姿。实验证明,该系统能够有效完成对纹理目标的同时识别与位姿判定。     

一种特征点跟踪的运动目标检测

提出一种基于特征点跟踪的运动目标分割算法。在角点跟踪过程中,8等分匹配点邻域,构造方向子邻域提高匹配精度;提出一种新的聚类准则抽取最优特征子集估计运动参数;结合统计方法消除残差噪声;采用时域滤波滤除孤立区域检测出运动目标。对200帧可见光视频序列和100帧红外图像序列中运动汽车进行检测分割实验,检出率分别达到96%和94%。     

一种提高人耳特征点识别度的目标区域提取方法

对人耳进行特征识别多采用SURF算法,但该算法应用时极易受到图像中非目标区域的干扰,进而影响人耳特征点的检测和匹配准确度.基于目标区域的人耳特征识别算法可以突出目标区,而尽可能地抑制背景区域的影响.针对此问题,提出一种复合图像分割算法—KRM法作为人耳识别的预处理方法,将图像中人耳所在目标区域提取出来.该KRM法分为3步:首先利用k-means聚类算法将图像初步分割为前景目标区域和背景两类;再通过区域生长算法对过度分割的区域进行合并;最后应用形态学腐蚀的方法进行滤波得到人耳所在的目标区域.将KRM目标区域提取和SURF方法联用(简称KRM-SURF算法)应用于50组人耳图像,进行人耳特征点的检测与匹配,实验结果表明,特征点识别度(RD)均值达到0.924,KRM法的使用能极大地提高基于SURF算法的人耳特征识别的准确性.     

基于ARM的嵌入式停车场数字图像监控系统

本文设计了基于ARM9 S3C2410的嵌入式图像采集处理系统，在内嵌工Linux操作系统的基础上实现了并行数据总线／USB接口图像接入、图像快速处理、IP化数据传输。根据停车场监控管理的需要，设计了一种基于连续图像帧差法的目标识别快速算法，完成了可疑目标的实时自动识别与跟踪、异常事件识别功能，并实现重要图像信息的本地压缩存储与IP化传输。     

复杂背景、强噪声环境中的点源目标检测及跟踪方法

介绍了一种在复杂背景、强嗓声环境中检测并跟踪多个点源目标的方法。目标在图象中的位置是未知的；其轨迹是连续的并可以是任意的；图象序列中含复杂的变化背景，并伴有强的随机白噪声；目标为压几个象元的点目标，本文提出的是一种回形窗扫描、相关处理及相关跟踪相结合的算法，能有效地从复杂背景、强噪声环境中检测与跟踪多个点源目标。这种算法能对图象进行分割、并行处理，适合于实时的目标探测及跟踪。     

复杂背景可见光图像中弱小目标探测的新算法

针对具有复杂背景的可见光图像中弱小目标很难探测这一问题,研究了一种面形态学空间滤波器可以在单帧图像中检测出比局部背景灰度值高出 10%以上的候选小目标;在经过空间滤波和帧相关滤波后的多帧图像中提取出每一个候选小目标的一组特征矢量;特征矢量的融合算法可以排列出多个小目标的威胁次序。仿真试验表明该算法可以探测出多个与背景灰度接近的可见光弱小目标,并可以对其威胁次序进行排序。     

序列图像中运动目标检测

提出动态背景下序列图像中的运动目标检测算法。利用像素邻域的各向同性对图像进行归一化,消除亮度变化等因素的影响;利用光流信息并结合小波变换由粗及精计算速度场来配准图像;用当前帧作参考图像,通过时域积分校正背景图像。当前帧与校正后背景图像作差得到差分图像。假设该差分图像中噪声分布为高斯分布,由高斯分布的3σ特性滤除差分图像中的噪声,则粗定位出目标;最后以聚类方法确定运动目标区域。分别对200帧可见光和200帧红外图像序列进行实验,检测率分别为95%和94%。     

采用马氏模型的点状动目标快速检测方法

提出了一种视频序列图像中点状运动目标三维快速检测方法。该方法利用目标运动的时域连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为二阶马尔可夫数据链;依照该模型采用沿轨迹集成的检测算法,克服了传统三维检测造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和仿真试验表明,该检测方法能稳定地检测出信号杂波噪声比（SCNR）超过3的缓动点状运动目标,而且在采用5帧集成时计算量比传统的穷尽轨迹匹配检测减少100倍。     

基于时空坐标图像的运动点目标检测方法

针对复杂背景下运动点目标检测方法存在的局限性,提出从时间空间角度检测运动目标的方法.在时间空间域里,背景的复杂纹理表现为无限长直线,运动目标则表现为有限长线段.针对该特点,运用逐点灰度均值将背景与运动点目标分离,并根据投影关系将目标投影到二维空间,获得直观的目标运动轨迹.试验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中分离出速度不大于1像素/帧的点目标,且可同时进行多目标的检测,抗噪声能力强.     

适用于快速扩展目标的跟踪算法

提出了一种算法──偏移质心算法,阐述了偏移质心算法的原理及实现过程。该算法适用于对高速运动扩展目标的跟踪,已成功地用于ＯＦＤ－６３０电视跟踪器,并通过了连云港动态打靶试验。由于这种算法快速简捷、方便易行,且能实时稳定的对目标进行跟踪,在图象跟踪系统中不失为一种简单实用的跟踪算法。     

基于光电成像的单站被动测距

研究空间运动目标到机动摄像机的距离的估计算法.通过相邻帧图像中同一目标上四对特征点的匹配,计算相邻采样时刻目标相对摄像机的距离变化量,结合目标的方位角、俯仰角、特征线度和摄像机的空间坐标,求解一个四阶非线性方程,得到前一时刻目标与摄像机之间的距离,随即确定出当前时刻上目标到摄像机距离.阐述了测距原理,推导了测距方程,最后给出了相应的实验数据.研究表明该方案通过两幅图像即可实现对目标的被动测距,缩比模型试验证明了算法的正确性和有效性.该方法适用于能够面成像的刚体三维运动目标.     

红外探测技术对多目标弹道参数的测量

在对多目标探测所用传感器的选择、目标提取和数据处理等三方面技术问题进行分析论证的基础上,提出了一种新的多、弱、小、暗目标近地弹道参数测量方法。采用红外热像仪合理布站,对运动的多个目标进行空间定位;采集多目标近地区域的下落图像,拟合出相应的轨迹,然后根据多条轨迹得到诸如目标空间坐标、轨迹、速度等弹道参数。这种方法可用于测量靶场落点和近地轨迹等;尤其是在对子母弹子弹群的近地弹道参数及落点的测量中,通过后期处理,可快速精确地报出各子弹的落点坐标。     

Attenuated total reflection-Fourier transform infrared imaging of large areas using inverted prism crystals and combining imaging and mapping

Attenuated total reflection-Fourier transform infrared (ATR-FT-IR) imaging is a very useful tool for capturing chemical images of various materials due to the simple sample preparation and the ability to measure wet samples or samples in an aqueous environment. However, the size of the array detector used for image acquisition is often limited and there is usually a trade off between spatial resolution and the field of view (FOV). The combination of mapping and imaging can be used to acquire images with a larger FOV without sacrificing spatial resolution. Previous attempts have demonstrated this using an infrared microscope and a Germanium hemispherical ATR crystal to achieve images of up to 2.5 mm x 2.5 mm but with varying spatial resolution and depth of penetration across the imaged area. In this paper, we demonstrate a combination of mapping and imaging with a different approach using an external optics housing for large ATR accessories and inverted ATR prisms to achieve ATR-FT-IR images with a large FOV and reasonable spatial resolution. The results have shown that a FOV of 10 mm x 14 mm can be obtained with a spatial resolution of approximately 40-60 microm when using an accessory that gives no magnification. A FOV of 1.3 mm x 1.3 mm can be obtained with spatial resolution of approximately 15-20 microm when using a diamond ATR imaging accessory with 4x magnification. No significant change in image quality such as spatial resolution or depth of penetration has been observed across the whole FOV with this method and the measurement time was approximately 15 minutes for an image consisting of 16 image tiles.