一种改进的实时压缩跟踪算法

压缩跟踪算法作为一种新的算法,具有简单、高效、实时的优点,但该算法依然存在缺陷。首先,在复杂背景或有遮挡等情况下,容易较快的引进误差;其次,跟踪窗口保持不变,使得不能正确跟踪目标位置且不能准确更新正负样本;最后,搜索样本数目大,导致跟踪速度不理想。针对这些问题,利用前后帧跟踪点的直方图对比来判断遮挡的发生,并自适应的改变更新系数;采用在原算法最优匹配点周围小范围多尺度搜索更优位置的方法,来适应目标尺寸的变化;引入粗精跟踪策略,在不同阶段使用不同数量的子特征集进行匹配,以筛选样本、减少计算量。这些改进避免了算法缺陷导致的跟踪失败,提高了跟踪效率。实验证明,改进后的算法比原算法具有更好的鲁棒性且跟踪速度更快。     

一种自动数字视频判读框架

介绍了数字视频判读系统的硬件组成和主要功能，然后在分析系统功能的基础上，通过分类建立包括低信噪比小目标、面目标、扩展目标的跟踪算法库，采用智能跟踪策略决策机制，选择当前最适合的目标跟踪识别算法对进行自动判读，并以此为基础提出了一种新的自动视频判读框架。     

适应于图像复原的无参考图像质量评价方法

由于图像降质过程的复杂性、成像获取条件限制,以及图像本身的复杂性和图像复原过程的病态性,图像复原解大多都是近似的或畸变的,一种适应于图像复原质量评价的计算方法将大大提升图像复原的应用范围。针对图像复原过程的病态性,提出了一种针对图像复原图像质量评价的计算方法,该算法通过在图像质量算子中引入图像相似矩阵和图像复原趋势矩阵,使其能适应复原对于图像结构或噪声结构的变化。该图像质量评价算子计算无需参考图像,可以很好地反映图像的模糊程度和噪声程度,并且计算简单。实验证明了该图像质量评价算子的有效性。     

针对EMCCD电路设计中的噪声特性分析

介绍EMCCD的增益原理,详细分析了EMCCD各种噪声的产生机理及其与外部驱动电路的关系,为设计EMCCD相机外围驱动电路提供有价值的参考。EMCCD散粒噪声与量子效率有关,无法消除;热生暗电流噪声与器件工作温度、曝光时间和工作模式有关,需对EMCCD进行深度制冷并使其工作于IMO模式才能抑制暗电流噪声;CIC噪声与工作模式、垂直转移驱动信号幅度、频率、上升沿、下降沿都有关系,必须选择合适的驱动幅度和频率,并对波形进行整形;噪声因子F与增益的稳定性和工作温度有关系,必须保持工作温度恒定,高压增益驱动信号高低电平十分稳定,没有抖动;等效读出噪声与倍增增益、读出速率和温度有关,在满足应用要求的前提下应尽量降低读出速率、增大增益。     

一种高帧频EMCCD驱动电路设计

为满足自适应光学系统波前传感器需要高帧频、高灵敏度的要求,针对E2V公司的高帧频、低照度EMCCD 芯片CCD60设计了外围驱动电路.系统采用FPGA作为主要的逻辑控制和时序信号发生器件,采用EL7156管脚驱动器将TTL电平转换为CCD60需要的驱动电平,并用DDS(直接数字合成器)产生正弦波通过高压放大模块来产生高...     

NAND Flash 图像记录系统底层写入控制技术

为提高图像记录系统中 NAND flash 阵列的存储带宽,分别研究和实现了 NAND flash 的片内交叉写入、片内并行写入和片内交叉并行写入控制技术,在此基础上提出了片内交叉写入和片外2级流水线结合的写入方法,该方法利用两组 NAND flash 片内交叉写入的命令地址和数据加载时间来填补烧写时间.最后用硬件方式在 FPGA中分别实现了上述各种写入控制方式的控制器.实验结果表明:本文实现的片内并行写入和片内交叉并行写入是普通写入方式速度的1.48903倍和3.27706倍,而本文提出的写入控制方法的写入速度是普通写入方式的3.96038倍,高于片外4级流水线的性能情况下,将 FPGA 管脚资源占用节省20%,有效降低了成本和记录系统实现难度.     

随机噪声对伺服系统跟踪精度的影响

文中以经典的三闭环伺服系统为研究对象,较为详细的论述了测流噪声、测速噪声、测位噪声以及力矩扰动噪声对跟踪精度的影响;推导了四种随机噪声与跟踪精度之间的传递函数;通过对传递函数的变换,得出了系统带宽及校正环节与随机噪声关系,为传感器选择、测量数据处理和校正环节的参数整定提供了参考;给出了随机噪声服从高斯分布情况下的仿真实验,针对随机噪声与跟踪精度的幅频特性,提出了一种分段线性化计算平均衰减倍数的方法.通过这种方法计算了四种随机噪声对跟踪精度的量化影响,并与仿真结果进行了比较,结果表明,这种分段线性化方法是正确可行的.最后,给出了四种噪声同时作用于伺服系统时的计算结果和仿真实验结果,得出了同样的结论.     

子空间模型下的仿射不变目标跟踪

针对目标跟踪过程中目标可能出现的快速变化和严重遮挡等问题,提出了一种基于新的子空间表示的目标跟踪算法。采用距离不变量对尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配对进行提纯。用提纯后的特征点匹配对,通过线性拟合得到仿射变化参数。在粒子滤波的理论框架下,采用快速的迭代算法,建立目标的主分量(PCA)子空间表示,结合计算得到的仿射变化参数,构造有效的目标观测模型完成跟踪。同时,采用在线学习的方法对SIFT特征点和PCA子空间进行定时更新。大量实验表明,提出的算法能快速有效地完成对姿态和形状剧烈变化的目标的精确跟踪。     

复杂背景下基于加权信息熵的目标初始位置修正算法

对于某些目标跟踪算法而言,初始位置的选取是否精确是算法能否有效跟踪的关键点之一。从目标的灰度信息分布特点出发,提出一种基于加权信息熵的初始位置修正算法,首先,在搜索窗口中获取测试样本,然后,计算各个样本的加权信息熵,接着,通过先验信息对样本进行筛选,获得熵值最小区域,从而得到修正后的目标位置。从背景和目标的可区分性上来验证算法的有效性,实验结果表明,对于处在复杂背景下的目标,该算法能正确且可靠稳定地对其位置进行修正。