适用于遮挡情况的SSD和MCD融合跟踪算法

针对目标遮挡问题以及基于SSD和MCD跟踪方法的缺点,提出了一种新的基于SSD和MCD融合的跟踪方法,给出了SSD和MCD两种距离结合的目标相似度量的计算方法。新的方法既考虑了与模板像素距离较近点的个数同时也考虑了匹配区域的SSD距离。实验表明基于SSD和MCD融合的跟踪算法明显优于单独使用SSD和MCD的方法,特别是对目标部分遮挡的适应能力有了很大提高。     

基于m-best数据关联和小轨迹关联多目标跟踪算法

视频多目标跟踪中目标较多时,联合概率数据关联算法计算量大,实时性差。由于遮挡等问题,联合概率数据关联算法得到的往往是目标的轨迹片段。针对上述问题,首先利用线性规划自适应迭代求解m个最优联合事件简化联合概率数据关联算法,然后提出基于Kalman滤波及外推法的双向运动预测计算轨迹间的距离矩阵,用近邻传播聚类对目标的轨迹片段进行关联。实验结果表明,本文提出的方法在目标多且容易发生遮挡的情况下仍能够实时有效的跟踪,提高了跟踪准确度,具有一定的抗干扰能力。     

相关序列小目标图像运动跟踪与仿真研究

针对气动光学效应降晰过程的复杂性,提出了一种基于图像相关性的序列小目标图像运动跟踪及去噪算法.该算法结合序列图像的相关性,避免了因采集时间的延长而使得序列图像中的小目标偏移太大.在相关序列图像的基础上,通过滤波技术,结合"小波变换的背景融合"算法,得到对运动目标背景的估计.以此估计背景为基础进行运动小目标的估计、灰度质心计算,得到运动目标的跟踪.仿真研究结果表明该算法实现了气动光学效应相关序列小目标图像的运动跟踪,背景融合技术和目标图像的估计降低了噪声带来的影响,对气动光学效应序列图像研究具有重要价值.     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法

为了解决视频跟踪过程中,由于运动目标在实际运动中常存在旋转、缩放等形变导致的目标丢失问题,提出了一种融合了图像HASH值、小波变换和模板匹配算法的目标跟踪算法。该方法利用背景差分法得到运动目标模板,通过对图像信息进行小波变换得到低频子图像,并在低频子图像中进行全局搜索,确定最佳匹配区域。模板更新策略利用图像间HASH距离,判断图像间的相似性决定是否更新模板。实验仿真结果证明,该算法在运动目标存在缩放、旋转等形变时,仍可以准确跟踪目标。     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

基于BDWT的运动目标识别及Mexico小波核mean shift跟踪算法

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法.针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于二进小波变换的运动目标识别算法,即直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标.对于检测出来的运动目标,对mean-shift跟踪算法进行了改进,采用以Mexico小波核函数自适应mean-shift算法对目标进行跟踪.实验结果表明,提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响.本算法具较高的实用价值和应用前景.     

自适应最优块匹配视频稳像算法

传统的块匹配视频稳像算法不能完全去掉运动前景影响,在处理过程中需要预先设定判定相似度的阈值,容易造成计算误差,搜索算法搜索位置太多,加大了运算量。本算法首先对相邻两帧图像的匹配块进行x 和 y 方向独立的块搜索,自适应地确定最优匹配位置,然后根据每次搜索最优匹配位置剔除运动前景目标块,调整步长进行下一步搜索,直到搜索步长为零时停止,最后计算出相邻帧间的移动向量进行运动滤波,补偿抖动。处理结果显示本算法可以在视频大幅抖动,含有运动目标时和全局运动时进行准确稳像。     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

基于模板匹配的多模式车辆跟踪算法

动态目标识别与跟踪是计算机视觉研究的热点问题,为实现汽车辅助驾驶系统中复杂背景下多目标的稳定跟踪,提出了一种基于灰度图像模板匹配的多模式车辆跟踪算法。根据不同模式下车辆灰度图像的特点,分别采用目标边缘特征更新模板、切割分块模板和逆转模板实现了车辆在正常行驶、遮挡及边界条件下的稳定跟踪。算法应用于道路多个车辆目标跟踪提高了目标形变和遮挡情况下的跟踪鲁棒性,采用改进的金字塔加速算法提高了跟踪速度。     

光电经纬仪自适应调焦窗口构建

为解决靶场测量中基于图像处理的光电经纬仪自动调焦过程中计算量大和背景干扰的问题,提出一种大小和位置自适应目标变化的调焦窗口构建方法。该方法利用Mean-shift算法进行跟踪获得目标位置信息,并以目标中心位置为参考点,计算图像像素归属度;使用Log-Gabor滤波器组和高斯差分模型模拟人类视觉系统进行显著性检测,以归属度加权的视觉显著性特征确定目标区域,结合Epanechnikov核函数构建自适应核函数,降低目标尺度变化及背景像素的影响,实现目标的有效跟踪。对目标区域利用对角邻域法进行边界扩展,构建自适应目标变化的调焦窗口。在某型号光电经纬仪上的实验结果证明,该方法能够实时、有效地跟踪目标并构建调焦窗口。处理720piexl×576piexl大小的图像,耗时小于20 ms,满足光电经纬仪实际需求,具有广泛的工程应用价值。     

基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

基于极化单脉冲雷达扩展目标角度估计方法

当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先，分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后，通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。     

复杂背景中目标图像的提取与跟踪

本文介绍一种复杂背景中目标图像的提取与高精度目标形心跟踪算法。通过对贝叶斯（Ｂａｙｅｓ）风险函数最优化，将图像分成多灰度层次的目标与背景，进而得到多灰度阀值，并考虑目标像素之间的连通性，将图像进行二值化，有效抑制了孤立噪声点对分割的影响。根据分离后二值图像，得到了跟踪窗中目标形心估值误差表达式，进而得到一种将目标跟踪窗口不断向目标形心移动的高精度形心跟踪算法。     

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中,并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定,能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试,实验结果表明,提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比,鲁棒性更好,能准确实时地对目标进行跟踪。