基于定点航拍图像序列的运动目标跟踪方法

定点航拍图像序列不仅包括目标物的运动信息,同时包括外界环境干扰或自身抖动信息。针对航拍图像序列的背景抖动,对前后帧进行Fast特征点检测匹配,并对当前帧进行仿射变换至前帧的参考坐标系中;针对航拍图像序列中的运动目标,采用Kalman滤波来预测运动信息,设置置信度区间减少Meanshift目标检测迭代的次数。仿真表明:结合Fast特征点的背景运动补偿与改进的Meanshift目标跟踪方法,可有效地补偿外界扰动或自身抖动对航拍图像序列的影响,并对目标物进行快速的跟踪。     

基于双向稀疏光流融合的小目标检测方法

针对动态背景下的小目标检测问题,提出了基于双向稀疏光流融合的目标检测方法.首先采用FAST方法提取当前帧图像中的角点,然后在连续的三帧图像中进行前、后向稀疏光流跟踪,确定正确匹配的特征点对,利用匹配的特征点对计算用于背景补偿的帧间运动参数,最后在背景补偿的基础上进行三帧差分,以检测出图像中的运动小目标.实验结果显示,本算法能够很好地解决背景和目标同时快速运动的问题,为运动目标的跟踪奠定基础.     

基于激光冲击的多帧动态图像视觉传达方法

为提高多帧动态图像视觉传达的效果,设计一种基于激光冲击的多帧动态图像视觉传达方法.首先获得多帧动态图像的目标邻域,对多帧动态图像分块处理,然后对图像中关键的线条进行编辑,根据分块处理后的图像轮廓线进行插值处理,生成动态图像的中间帧,最后采用激光冲击方法构建多帧动态图像行为数据序列,以此完成了基于激光冲击的多帧动态图像视...     

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

 无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.     

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法

实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括：(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.     

孪生网络框架下融合显著性和干扰在线学习的航拍目标跟踪算法

针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点,该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法.通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标,该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征,以此凸显航拍目标特性.另外充分利用连续视频丰富的上下文信息,通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而实现可靠的自适应匹配跟踪.实验证明:该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%,同时速度达到平均28.7帧/s,基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求.     

基于地理同名点配准的机载红外移动小目标检测方法

在飞行器等移动载体条件下的红外光电系统中,由于场景条件复杂,目标特征不明显,弱小移动目标检测是自动目标检测领域的一大难点。因此,针对复杂地面场景条件下的移动小目标检测问题,提出了一种无关图像内容的基于帧间地理同名点区域配准的机动目标检测方法。该方法通过综合飞行器惯性组合导航信息,解算视场中像素点对应的地理位置,获取帧间图像地理同名点对,完成图像配准工作,区域配准获得帧间背景的移动量,并对帧间图像进行运动补偿,然后进行帧间差分将背景干扰去除,突出运动目标,最后利用目标运动信息的反向验证对目标进行确认。通过试验结果可以看出,该算法能够取得较好的检测效果。     

一种无人机航拍高清影像快速拼接方法

该文研究了一种无人机航拍高清影像快速拼接方法,主要包括路线规划、视频特定帧抽取、帧图像拼接三步.其中,为得到较精确的对地分辨率,对实验场景进行路线规划;为解决无人机影像冗余帧信息量大的问题,提出了一种基于目标场景和无人机飞行状态参数的抽取算法;为解决配准阶段的耗时问题,用SURF算子仅在重叠区域内进行图像配准,减少配准用时.实验表明,该方法基本达到实时性要求,且拼接图像的视觉效果较好.     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

基于边界约束的双滤波透射率优化图像去雾

在大雾条件下,密度不均匀的介质使得光在传输过程中形成散射、反射和衰减,图像出现严重的退化现象,导致无人机航拍获取图像信息存在困难.为了解决该问题,提出了一种基于边界约束的双滤波透射率优化图像去雾算法.首先,对图像进行颜色校正,增强图像的色彩鲜艳度;其次,根据传输函数的固有边界约束,进行边界约束构造,该约束与上下文正则化相结合,求解图像的初始化透射率,并对其反复求解进行细化;然后,将求解细化后的透射率进行高斯加权,将噪声干扰降到最低,经双边滤波器处理得到最优透射率;最后,对图像的全局大气光进行求值并运用暗通道理论方法对图像进行去雾处理,得到清晰化图像.主观视觉效果和客观数据实验分析表明,所提方法能够有效地去除退化图像中的雾化现象,与现有新颖的图像去雾算法相比具有显著的优越性.