一种动态目标检测与跟踪的方法研究

对于远距离、小目标的判读其传统方法通常是采用胶片或录像带记录图像,然后人工标定和判读.本文针对靶场中靶标检测存在的问题,提出了给予图像处理技术的靶标检测方法.首先介绍了静态靶标检测方法,然后提出了动态靶标的跟踪策略.测试结果表明,本文提出的方法和策略,可以满足靶场靶标检测和定位的实际需要.     

基于虚拟仪器的靶标动态图像测试技术

为了实现动态目标的快速跟踪、定位和检测,设计了基于虚拟仪器的靶标动态图像测试系统。该系统利用LabVIEW和IMAQ Vision完成软件编程,对实际靶场靶标动态图像进行采集、识别、跟踪、回放和数据处理。结果证明,虚拟仪器能快速、准确地处理偏离靶标的误差以及误差统计特性。     

激光主动成像目标实时检测系统研究

激光主动成像技术是一种将激光技术、成像传感器技术以及图像处理技术结合在一起而发展起来的新技术。介绍了激光主动成像系统的组成,分析了激光图像的特点。为了抑制图像中存在的散斑噪声,采用加权均值多方向形态滤波算法进行图像预处理;利用基于高阶统计量的算法把目标从高斯噪声中检测出来。研究了目标检测与处理的数字信号处理（digital signal processing,DSP）实时实现技术。实验结果表明：对于视频图像序列,系统能够实现运动目标的实时检测与跟踪。     

一种基于小波变换的运动估计方法

提出了一种基于运动边缘检测与连续小波变换相结合的运动目标检测与跟踪方法。通过多尺度运动目标边缘检测．提取出运动目标图像能量集中的边缘，得到抗噪性好、边缘连续清晰的运动目标。利用连续小波变换把目标边缘图像序列映射到运动状态参数空间进行分析。实验表明，该算法是对有噪、旋转和遮挡等复杂运动目标进行运动估计的有效方法。     

图像跟踪器性能检测设备的设计与应用

为了改进图像跟踪器的跟踪性能,提高图像跟踪设备对于图像中目标位置定位的准确度,设计一种以现场可编程门阵列（FPGA）芯片作为控制核心,使用外设部件互联标准（PCI）总线技术进行通讯的图像自动跟踪器性能检测设备．使用PCI9054作为桥接芯片,实现PCI总线信号到局部总线信号的转换,同时使用FPGA芯片完成对局部总线控制信号和双L1随机存储器（RAM）IDT7024芯片控制信号的控制,人机交互界面采用LabVIEW语言编写．检测设备按照通讯协议发送相关命令对图像跟踪器进行控制或者结合跟踪精度计算公式将图像跟踪器反馈到双口RAM中的数据与图像中目标的真实位置进行对比得到图像跟踪器的跟踪精度．实验结果表明,通过配合跟踪设备中算法的修改,检测到跟踪器的跟踪精度从7．13变成了4．00,检测设备达到了使用需求．     

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。     

基于FPGA的图像识别与跟踪系统

设计了以FPGA为主芯片对目标物体进行识别与跟踪的系统。采用MT9M011数字图像摄像头采集初始图像;利用基于模型匹配的Sobel边缘检测算法实现对目标物体的识别;运用基于边缘特征检测和基于区域特征检测相结合的跟踪算法实现对目标物体的稳定跟踪。测试结果表明,整个系统能够有效稳定地对目标物体实施跟踪。     

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测

运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪。因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一。有限线积分变换（finitelineintegraltransform,FLIT）作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征。检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的。具体而言,先对图像序列中的每帧网像（包括参考帧）作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声。实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标。     

一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法

提出了一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有要地结合了遗传算法与截断序贯似然比检验算法,仿真结果表明应用用此算法,可实现信噪比为２的点的检测与跟踪,文中根据低信噪比点目标检测的特点,了合适的编码方案,遗传操作方法及虚假航迹终结准则,提出了合格个体保留法。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

运动目标的识别跟踪控制研究

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。     

一种实用的运动目标检测和跟踪算法

为使智能视频监控系统在监控时不仅具有较高的准确率,同时也保证系统的实时性,设计并实现了一种实用的在摄像机静止条件下运动目标检测和跟踪算法。首先对采集到的视频图像进行预处理,为算法提供最佳的图像数据,然后用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割,用形态学操作提取前景目标,最后用基于空间距离的方法实现目标跟踪。算法应用到实验系统,实验表明,系统在保证实时性的同时,能够正确检测和跟踪监控场景中的运动目标。     

摄像机运动下的动态目标检测与跟踪

研究摄像机运动情况下的运动目标检测和跟踪问题.给出了一种基于块匹配的背景运动补偿差分方法.将此算法和对称差分法结合,给出了一种动摄像机的运动目标跟踪方法,以复杂场景下的人为跟踪目标进行了实验.取得了不错的跟踪效果.实验结果表明,该方法不仅消除了摄像机运动给目标检测造成的影响,而且检测提取的目标比较完整.该方法实现了对运动目标的大角度跟踪,在单摄像机的视频监控系统中有一定的实用价值.     

强背景噪声下红外目标的鲁棒性跟踪算法

提出了一种将边缘检测与改进Mean Shift 算法相结合的红外目标跟踪算法．初选了原始红外图像边缘后,再利用非线性边缘检测算法进行处理,有效地消除了原始红外图像中的大部分噪声,并能获取高质量的图像边缘信息．在此基础上,采取更新目标模型、目标模板背景加权以及候选目标区域核加权的方式改进Mean Shift算法,以增强Mean Shift算法跟踪目标的稳定性及对背景噪声的鲁棒性,从而实现强背景噪声下运动红外目标的快速、准确跟踪．实验结果表明,该算法不仅计算量较少,提高了跟踪速度,而且对背景噪声有很强的鲁棒性．     

基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割

针对传统分割方法存在分割完整性不足、分割耗时较长以及分割精度较差的问题,提出基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割方法.采取多阈值分割方法,对目标区域约束阈值进行设定,根据阈值取值,得出图像阈值分割曲面图.通过对比巴氏距离系数描述轨迹目标区域与候选目标区域之间的相似度,根据Mean Shift检索邻域范围内密度评估的极大值,迭代上述过程,不断更新运动轨迹目标,根据图像轨迹目标跟踪结果,利用目标区域约束法实现图像分割.结果表明,利用该方法后图像分割区域较为完整,耗时较短,分割精度明显提高.     

抑制闪烁噪声的SMM-IUKF目标跟踪算法

针对末制导被动雷达跟踪测量的闪烁噪声问题,在分析多模型滤波及其简化算法的基础上,采用迭代不敏卡尔曼滤波(IUKF),设计了一种简化的多模型滤波器(SMM-IUKF),并以一个典型三维目标跟踪问题为例进行了蒙特卡洛仿真验证.该算法具有与SMM算法同阶的计算量,估计精确度高、收敛速度快,较好地解决了闪烁噪声滤波问题.     

基于小波变换与卡尔曼滤波的多目标跟踪

利用小波变换和卡尔曼滤波研究多目标检测与跟踪问题.采用小波三层分解原理,对图像进行去噪处理,得到的低频图像再进行背景差分运算,从而检测出运动目标.采用卡尔曼滤波先预测出目标在下一帧的位置,通过前后帧的目标位置计算半径值,结合k近邻算法在半径内采用k近邻数据关联,取与预测位置欧氏距离最短的点为目标在下一帧中出现的真实位置.通过MATLAB对实验进行仿真.结果表明,方法可有效提高多目标检测与跟踪的准确性和抗遮挡性.     

基于RK-UKF算法的再入目标质阻比估计

针对再入目标质阻比实时估计的问题,根据目标的三维再入运动模型及量测模型,提出了一种基于龙格-库塔（Runge-Kutta）积分的不敏卡尔曼滤波（UKF）算法（RK-UKF）的再入目标质阻比估计方法,给出了RK-UKF算法与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和不敏卡尔曼滤波算法的仿真比较.仿真结果表明,RK-UKF算法可实现对再入目标的高精度跟踪和其质阻比快速稳定的估计.     

基于改进Camshift的运动目标跟踪算法应用研究

CamShift是利用目标颜色信息对目标跟踪的算法,当目标运动过快时,由于运动方向的不确定性,Cam—Shift不能准确跟踪目标,导致跟踪丢失．针对存在的问题,文章在Camshift算法中引入目标运动轨迹预测思想,提出了一种能有效跟踪运动目标的新方法．该方法能准确预测运动目标的位置,减少在算法中搜索目标的次数,进而提高目标跟踪的准确性和速度．实验结果表明,该方法对运动目标能够快速、有效地进行跟踪．