利用帧间差探测函数模型的运动目标跟踪算法

针对基于模板匹配的目标跟踪算法中,匹配环节在算法中耗费大量的处理时间,使实时性较差的问题,提出了一种基于帧间差探测函数模型的运动目标跟踪算法.算法将"虚拟边缘"引入目标运动事件中,建立了帧间差探测函数模型,设计了几种新的模块用于解决目标跟踪中的方向纠错和实时性问题.实验结果表明,不仅可以有效地对在复杂背景下运动的小目标进行跟踪,而且能够获得相比于块匹配法更好的实时性能.     

基于线性不变矩和角度向量的立体匹配算法

针对室内场景双目立体匹配有别于一般场景立体匹配的特殊性,提出了一种计算简便、准确度高的立体图像匹配算法.该算法首先利用canny算子检测物体的边缘,根据边缘的线性不变矩寻找出目标物体,然后提取出目标物体轮廓的特征点,利用角度直方图计算出左右图像的旋转角度,最后利用角度向量实现左右图像的对应像素点的匹配.线性不变矩有效地将计算复杂度由二维降低到一维,大大降低了计算量.角度向量的提出降低了特征点匹配的复杂度,而且计算简便,准确率高.实验表明,该算法对图像的缩放、旋转、平移均免疫,具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率高于传统方法,有着较高的应用价值.     

基于Hough变换和边缘灰度直方图的直线跟踪算法

提出一种基于目标轮廓直线的参数方程和边缘灰度直方图相结合的跟踪算法。首先,利用Hough变换得到待匹配直线的直线参数方程,同时建立该直线边缘的归一化灰度直方图,由此得到的初始模板包含了目标的空间位置和像素分布信息。然后,在后续帧中,利用梯度方向和参数方程对分割后的像素进行聚类,得到多条待匹配直线。最后,利用灰度直方图匹配算法获得直线边缘的精确位置。实验证明该算法对处于复杂背景下、存在局部短时遮挡的包含直线边缘的目标有很好的跟踪效果。     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.     

复杂场景下的变形目标跟踪

提出一种新的针对目标变形的模板匹配跟踪方法。对于跟踪序列图像中的目标,采用均值平移方法对原图像进行滤波平滑后提取边缘;定义一种点到邻域的广义距离测度,增强了匹配的容错性,与计算 Hausdorff 距离相比计算量大为减少;采用边缘相似点的距离均值和方差作为匹配的相似测度和置信准则,进一步降低了匹配的误差;提出在 8 邻域内基于马尔可夫模型的启发式规则修正模板策略,阻止跟踪点漂移。实验结果表明,该方法能以高达 98%的正确匹配率对复杂场景序列图像中的运动目标进行稳定跟踪。     

序列图像中目标的分割与跟踪

本文主要研究序列图像中目标自适应跟踪方法.文章首先分析比较了目前国内外常用的分割方法的优缺点,然后提出了一种可以实现快速跟踪的算法.该方法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标,把目标历史运动信息经过预测滤波后的结果和差值的序列图像信息进行比较,以达到快速跟踪的目的.     

结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配

针对形状匹配中小波表达对起始点依赖的问题,提出一种结合Zernike矩的多尺度模板进行形状匹配的方法。该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,经过归一化处理得到目标形状的平移、尺度不变的链状表达,再通过小波变换进行多尺度分析;引入Zernike矩,利用Zernike矩的特性,实现小波表达的旋转不变性,解决了小波变换对起始点的依赖。匹配过程是以小波表达的各阶Zernike矩为特征向量,在由粗到精的尺度上进行的。实验结果表明,对于同一目标,原图像与旋转不同角度的图像的正确匹配率为91％。该算法适用于轮廓较明显的目标。     

一种基于边缘幅值分布的相关跟踪算法

针对空中目标的跟踪环境提出一种边缘幅值分布的相关跟踪算法,利用目标的边缘幅值分布作为目标的特征模板,通过求取当前帧中目标特征与目标特征模板相关系数的最优解来进行目标跟踪.与采用对称核函数的均值迁移目标跟踪算法相比,采用目标边缘点作为核函数中的样本点,参与计算的样本点为核窗口中样本的5%～10%,使图像处理速度达到了50帧/s以上,满足了实时跟踪的要求.在跟踪过程中,以目标相邻帧间特征向量的Bhattacharyya相关系数作为目标特征模板的更新判据,实验中相邻帧间目标特征向量的Bhattacharyya系数保持在0.95～1.0,满足模板实时更新的要求,为稳定跟踪提供了保障.     

Gabor小波目标特征提取和跟踪方法的研究

为了解决目标在发生旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪问题,提出 Sobel 边缘检测与 L-M 优化结合的 Gabor 小波目标提取与跟踪方法。该方法自动寻找目标的小波特征点,在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度以及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和意义上与初始值相匹配,实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效地提取目标特征,在目标尺度变化达到 50%,角度变化 10o,旋转 90o等不利条件下实现了可靠跟踪。     

复杂背景下的红外目标自动跟踪算法

提出了一种非线性边缘检测和Mean Shift方法相结合的红外目标检测与跟踪算法.采用双窗口算子的非线性边缘检测算法具有计算量小、速度快、图像质量好等优点.在边缘检测后的二值图像基础上,利用改进的Mean Shift跟踪算法实施目标跟踪.该跟踪算法融合了计算目标区域局部标准差的信息;利用灰度值和局部标准差的概率密度函数来描述目标;同时选择核函数级联方式进行目标密度估计,从而弥补了仅用灰度信息描述目标特征的不足.实验结果表明,该跟踪算法检测出的复杂背景下红外目标边缘清晰,并且能够准确地对目标实施自动跟踪.     

基于椭圆线轮廓度误差评定的椭圆提取方法

简要介绍了目标测头视觉坐标测量系统,分析了测量系统成像目标的图像特征。在此基础上,提出了一种识别和提取CCD图像中目标椭圆的新方法。该方法对CCD图像中的每一个封闭轮廓进行椭圆拟合,根据评价椭圆形状误差的线轮廓度大小来判定该轮廓是否为目标椭圆轮廓。实际检测结果表明,该算法原理正确,易于编程实现,能有效剔除噪音图像,准确提取目标椭圆,具有广泛的实用性。     

纯角度跟踪的球面坐标降维算法

从解决目标跟踪中的非线性问题入手,分析了不同的解决方法,并结合地面红外搜索跟踪（IRST）系统单独使用时的实际特点,提出了球面坐标降维模型,给出了相应的目标纯角度跟踪算法。目标状态方程和量测方程得到了简化。最后进行了目标跟踪的仿真试验,结果表明这种纯角度跟踪算法具有很好的性能。     

基于二维振镜的动态目标实时跟踪与高保真信息采集系统

针对目前视觉跟踪平台研究中存在的大视野与高分辨力不可兼得以及高速运动目标跟踪难以实现等痛点问题,设计了一种基于二维振镜的新型视觉跟踪平台,可以在保证视野范围的前提下,兼顾高帧率和高分辨力特性,实现动态目标50 FPS的实时跟踪以及100倍放大后的高保真信息采集。首先,对基于二维振镜的光学系统进行几何建模,对光路变化与动态视角之间的耦合关系进行分析,完成了双相机协同系统的坐标系变换;其次,针对运动目标实时跟踪任务,采用一种基于动态模板匹配和卡尔曼滤波器的目标检测跟踪算法,以保证目标物体的快速、准确定位;最后,从动态视野范围、响应速度、跟踪目标定位精度及跟踪目标极限速度四个方面对系统性能进行评估,并选择多个典型场景对系统的应用领域进行分析。结果表明：该系统特殊的双相机协同工作模式和极快速的动态响应特性,使其很好地弥补了现有视觉跟踪平台的不足,在智能监控、智慧交通、国防军工等领域中具有广阔的应用前景和极高的研究价值。     

基于新的梯度特征相似度量的目标跟踪算法

为了稳定跟踪空中具有强机动特点的战斗机目标,提出了一种图像梯度特征相似性度量算法,并利用空中目标梯度空间分布特点构造了一种自适应调整模板尺寸的方法.在传统MAD相关匹配算法的基础上,通过引入梯度匹配权值模板,实现了对梯度特征的相似性度量.在跟踪过程中利用目标梯度空间分布局部占优的特点,构造能够反映目标尺寸的特征分布曲线来估计目标大小,调整匹配定位时的目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在做强机动时产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度的剧烈变化,实现了对目标的稳定跟踪.     

舰船红外成象目标实时识别跟踪算法研究

对前视海面舰船红外成象目标的实时识别与跟踪技术进行了研究，提出了一种新的海面舰船红外成象目标的识别跟踪算法。重点论述了其中的跟踪算法；同时基于本文算法及实际系统使用性能的要求，设计了一种适合本文算法的舰船红外成象识别跟踪系统，给出了硬件原理框图，对系统的实时性进行了分析。     

多目标跟踪问题中关联区域的设计方法

对多目标跟踪问题中的关联区域进行了空间描述 ,得到了直角坐标系下量测误差的分布公式 ,提出了基于误差分布的变步长处理方式。根据误差的统计模型 ,通过 Kalman滤波确定出关联区域的中心位置 ,并给出了相应的仿真结果     

提高光电经纬仪跟踪快速运动目标能力的一种方法

考虑到系统稳定性，光电经纬仪跟踪伺服系统一般设计成Ⅰ型系统。Ⅰ型系统存在速度、加速度动态滞后误差。动态滞后误差的大小不但与跟踪系统有关，还与目标运动特性有关。在跟踪快速运动目标时，会因速度、加速度动态误差的增大，导致目标脱离视场，丢失目标。因此提高光电经纬仪跟踪快速运动目标的能力，一直是光电跟踪伺服系统努力的方向。本文给出了一种提高光电经纬仪跟踪快速运动目标的能力的方法：动态1 Ⅰ控制法，并利用SIMULINK建立了跟踪伺服系统动态1 Ⅰ控制法仿真模型。仿真结果表明动态1 Ⅰ控制法是一种提高光电经纬仪踊跃快速运动目标能力的有效方法。     

MCS—96单片机在数字三波门系统中的应用

本文介绍的数字三波门跟踪系统,能够实现对多目标的自动跟踪和选通。由于使用了功能极强的16位单片机,简化了电路,提高了速度,使系统工作更加稳定可靠。     

A self-adaptive edge matching method based on mean shift and its application in video tracking

A self-adaptive edge matching method based on mean shift adjustment is proposed in this paper. Such method uses the local mode seeking character of mean shift to adjust the edge information of each model to a stable state before matching, which can effectively avoid the deviation problem of traditional method and raise the successful matching rate. Furthermore, the interfering vector with a self-adaptive coefficient is proposed to optimise the matching performance in complex background. Compared with a pre-set constant coefficient, the self-adapted coefficient has a better perception of background edge complexity so as to control the initial adjusting position more rationally, and thus increases the robustness and accuracy of matching. This matching method is applied in an improved particle filtering tracking framework, and experimental results prove the validity and rationality of the theoretical analysis, and show that the proposed matching method performs a robust and efficient tracking.