基于特征点集群目标跟踪与检测

目标跟踪与检测技术是计算机视觉研究领域一个热点和难点问题,该技术广泛应用在制导、导航、监控等方面。尤其在复杂背景下,准确的跟踪既定目标,在遮挡情况下稳定跟踪,是近年来研究的热点。利用一种特征点集群方法,通过提取特征点方式,以及对目标的运动估计等方式,解决针对地面目标在光线变化、缩放、旋转3个变化量下的跟踪与检测问题。该方法对于地面运动目标的限制较小,同时图像序列中每一帧图像间运动目标的位移量较小。运用本文所提出算法,能够解决针对地面目标在光线变化、缩放以及旋转情况下跟踪与检测的问题。     

电力监控场景下基于光流特征点的目标跟踪算法

针对在特定电力系统监控场景下的目标跟踪问题,提出了一种基于光流特征点的目标跟踪算法。首先,对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪算法提取到的特征点进行背景特征点滤除,分离出关键特征点;其次,利用Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)聚类方法对关键光流特征点进行聚类处理,区分出不同运动目标;最后,在KLT跟踪算法中引入Kalman滤波器对因遮挡导致的跟踪目标识别不全甚至目标丢失进行了优化。仿真实验结果表明:提出的算法能够在电力系统监控视频中实现对多目标的有效跟踪,并对跟踪目标遮挡情况有较高的鲁棒性。     

视觉跟踪新算法

视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题.在视觉跟踪中常用的方法有光流法和背景图像差分法,但光流法不能适用于复杂的环境下,计算量大,用时长,且实时性不高.背景图像差分法只适用于静态背景下的运动物体.基于上述的不足,本文提出基于背景图像差分法和光流场相结合的视觉跟踪新算法,实验结果表明该算法的正确性、有效性和实时性.     

基于彩色图像与深度图像信息融合的改进Camshift算法研究∗

针对传统Camshift算法在目标跟踪过程中会被拥有与目标物体类似颜色分布的背景物体干扰,导致搜索窗口发散或目标丢失的问题,提出了一种基于彩色图像与深度图像信息融合的算法,利用Kinect传感器可同时获取目标区域彩色图像与深度图像的特点,使用光流法在深度图像中对运动目标进行跟踪,通过考虑空间运动关系剔除相似颜色背景可能带来的影响.试验结果证明,该算法可有效跟踪运动目标,并在出现干扰时提高系统的鲁棒性.     

心脏结构序列截面像光流场检测的研究

心脏各结构的运动和变形保证了人体的血液流动。本文叙述了一种变形体光流场的检测方法 ,即边缘聚类中心特征点的共同运动匹配算法 ,以此来达到不同帧运动序列图像特征点的跟踪 (匹配 ) ,进而得到轮廓特征点的光流场 ;文中还介绍这种轮廓光流场检测对心脏临床医学的实际应用     

一种快速运动目标检测与跟踪算法

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域。基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一,但其计算结果和效率是不能令人满意的。提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪算法,计算结果表明该算法简单实用、运算速度快,克服了单纯光流场方法的不足。     

基于运动矢量的改进视觉 SLAM 算法

针对移动机器人运行场景中出现运动物体时,视觉同时定位与地图构建( SLAM)算法位姿估计误差大且构建地图不一 致的问题,提出了一种基于特征点运动矢量的改进视觉 SLAM 算法。 首先,引入基于特征点运动矢量的运动点检测算法。 通过 结合初始相机位姿,计算图像特征点的运动矢量,并使用期望最大化方法求解运动矢量角度的高斯混合模型参数,通过结合前 一帧的运动点检测结果,从而区分当前图像中的运动特征点;其次,基于运动点检测结果,对当前帧相机位姿进行优化;再次,通 过设置图像预处理环节,剔除运动点占比较大和与前一帧相似性较高的图像,提高闭环检测算法的计算效率;最后,使用剔除动 态点后的图像特征点对场景进行描述,并改进单个节点处图像间相似性得分计算函数,经过闭环确认后,得到正确闭环。 数据 集实验表明,所提算法具有较高的位姿估计精度和较好的鲁棒性,同时能有效检测场景中闭环的存在,且建图效果较好。     

一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法,对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先,应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对,减少误匹配以提高跟踪精度。最后,生成目标仿射变换矩阵,更新目标运动参数。实验结果表明,本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生光照变化时,仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。     

一种改进的光流估计方法

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一,基于Horn和Schunk所提出的光流约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法.本文针对光流法在亮度突变条件下,运动参数估计不准确的弱点,基于图像的边缘变化特征,对平滑约束项加以改进,给出了一种基于区域平滑约束的光流估计算法.该算法能够提高光流估计的精确性,降低Horn-Schunck法中全局平滑约束对运动边界的影响,提高峰值信噪比.实验结果表明,该方法更为有效和实用.     

基于改进OTSU法的运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪是当前进行图像分析和理解以及计算机视觉领域的重要研究内容,为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,在帧间差分基础上采用改进的最大类间方差法--基于灰度拉伸的最大类间方差对图像进行了阙谮值分割,并采用形态学滤波消除噪声,然后使用投影法快速定位目标,实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出视频图像中的运动目标,满足检测跟踪的基本要求.     

架空线路绝缘喷涂异物检测识别及机器人运动轨迹规划

异物侵入不仅影响输配电线网绝缘漆喷涂,更会影响电网安全运行。为此,需要开展输电架空线路绝缘喷涂异物检测、识别与清除的智能化方案研究。文中构建了基于分段映射直方图图像增强预处理、基于光流法图像区域特征分离提取、基于改进Camshift算法动态异物跟踪识别的异物检测、识别、跟踪方案;构建了基于关节空间的机械臂D-H运动学模型,采用五项式插值法进行机械臂空间运动轨迹规划;构建了基于双层结构模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的异物高精度控制视觉伺服控制方案,实现异物抓取的高精度控制。试验结果表明异物检测、识别、跟踪算法具有高鲁棒性,能够有效增强图像,提取复杂环境下的特征矩形区域,实现有遮挡情况下的动态异物跟踪;多关节机械臂空间运动轨迹算法具有良好连续平稳性,有效满足机械臂始终指向待抓取异物中心点;基于MPC的视觉伺服控制能够满足机械臂异物抓取的高精度控制。     

光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法

针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。     

旋转摄像机下的快速目标检测算法

对于动态场景下的目标检测,传统的方法已经不能适用.提出一种基于SIFT特征点预测的匹配算法,提高了运动目标检测的速度和准确率.在此过程中,用仿射参数模型结合最小二乘法求解出全局运动参数,再对运动进行补偿.采用ORSA的方法去除外点的影响;采用基于残差图像块的更新策略,实时更新特征点集.最后使用背景差法来实现运动目标的检...     

基于双边滤波的协方差目标跟踪算法

现有的使用协方差建模的目标跟踪方法在目标形变或是光照变化较大的情况下,达不到理想的跟踪效果。在分析目前协方差建模目标跟踪方法缺点的基础上,提出一种融合双边滤波的协方差目标跟踪算法。首先,将待跟踪图像进行双边滤波,提取滤波后的图像特征构建协方差特征矩阵作为跟踪模板。其次,由于协方差矩阵为对称正定流形,服从对数-欧几里德黎曼度量。在此度量下,构建了目标协方差矩阵相似性度量和模板更新策略。各种条件下的实验结果表明,新构建的基于双边滤波的协方差特征矩阵对目标形变和光照变化有更好的适应性。     

动态场景下的快速目标检测算法

提出了一种动态场景下的目标快速检测算法,基于特征点SURF算法,采用旋转参数模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法获得运动目标.采用ORSA的方法去除外点的影响;SURF算法不能满足实时性的需要,针对这一点,提出基于运动预测的特征点匹配算法,提高了匹配的速度和准确率;采用基于残差图像块的更新策...     

基于图像结构与改进Brief检测算子的目标匹配算法

为了解决当前特征点匹配算法在前景遮挡、背景复杂的干扰下,存在匹配能力不足的问题,提出了基于改进Brief的目标鲁棒匹配算法。首先,对存在匹配干扰的图像展开分析,通过基于不变矩的特征点检测方法,改进breif特征点检测。然后扩大滤波范围来处理目标积分图像,通过基于特征点主方向的旋转矩阵,构建Brief特征描述算子; 最后结合欧式距离和KNN,进行匹配运算,并编程实现算法,实验测试结果显示：与当前传统特征点匹配算法相比,在特征遮挡严重、背景极复杂的干扰下,本文算法拥有较强的匹配精度与鲁棒性。     

改进WMIL的实时人脸检测与跟踪

针对WMIL在光照突变或者全部遮挡的的情况下会出现跟踪失败以及在跟踪错误情况下无法自动恢复跟踪的问题,提出了一种基于改进WMIL算法和AdaBoost的实时人脸检测和跟踪算法。利用AdaBoost的方法检测人脸信息,然后在改进WMIL算法的框架下,对人脸图像进行多尺度表示,采用压缩感知的方法来提取样本特征。最后,利用改进WMIL算法建立分类器对人脸进行跟踪,自适应调整跟踪窗口的大小,并实时更新。实验结果表明,改善了WMIL存在的不足,有效解决了在人脸外观变化,姿态改变、快速运动等情况下,能稳定准确地实现目标的实时跟踪。     

基于特征点的运动汽车跟踪算法研究

设计了一种基于特征点的运动汽车实时跟踪算法.结合自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filter,AKF)算法,提出了一种简单实用的特征点匹配跟踪算法,实验表明该算法既能准确的描述目标,又减少了匹配计算量,从而实现了快速准确地跟踪运动汽车的目的.