基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。     

基于特征融合的红外目标跟踪方法

为了能够对红外目标实现稳健跟踪,提出一种特征融合算法,将目标的LBP纹理特征和灰度特征空间融合,构造了由基于区域置信度及空间距离加权的LBP特征直方图,以及灰度加权直方图联合表示的目标模型。以均值偏移算法为跟踪框架,在当前帧中迭代搜索目标位置。实验证明该方法对于目标和背景灰度相似以及目标被部分遮挡时的跟踪是有效和稳健的。     

基于多区域的随机蕨在线目标跟踪算法

原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法。首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分类器对每个子区域的候选图像块进行分类,在跟踪过程中自适应地融合子区域分类结果以剔除被遮挡子区域对目标跟踪结果的影响,同时更新随机蕨特征和子区域图像块的选择。结合对TLD算法部分模块的改进,通过对不同视频序列进行测试,实验结果显示本文算法在跟踪大小320 pixel×240 pixel的视频序列时,跟踪速度达到20~30 frame/s左右,目标中心位置误差在30 pixels时,算法准确率可达到80%以上。     

基于类间方差和离散余弦变换的模板匹配哈希目标跟踪

针对基于离散余弦变换的压缩感知哈希算法在光照变化、目标发生形变或者局部遮挡的情况下难以跟踪的问题,提出了一种基于类间方差和离散余弦变换融合的模板匹配增强哈希算法。该算法是一种运用类间方差阈值分割和离散余弦变换来提取目标不同特征信息,用快速增强差异法生成哈希序列来降低光照影响,用抽屉原理缩短汉明距离的比较时间的自动更新模板的目标跟踪算法。本文算法与传统哈希算法、基于DCT的压缩感知哈希算法在视频David,Girl和CarScale中进行了跟踪实验。实验结果表明,该算法在光照变化、目标形变和局部遮挡的情况下提高了目标的跟踪成功率,具备良好的鲁棒性,满足了实时跟踪的要求。     

基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法北大核心CSCD

针对视觉目标跟踪算法中存在的快速运动、尺度变化、形变和遮挡问题,提出基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法。该算法以相关滤波算法为基础,通过多种特征构建目标的外观模型,提高了算法的跟踪精确度和稳健性;为了解决严重遮挡情况下的目标重定位问题,利用图像签名算法计算图像的稀疏显著性区域,获取候选目标的位置,通过分类器对候选目标进行重排名,实现目标重定位;采用尺度池策略和自适应模板更新策略,解决跟踪中的尺度变化问题和跟踪漂移问题。利用标准数据集测试所提算法的性能,结果表明,所提算法在跟踪成功率和精确度上均优于传统的相关滤波算法,能较好地解决快速运动、尺度变化、形变和遮挡情况下的目标跟踪问题。     

基于关键区域特征匹配的视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标表观的复杂变化问题,提出了一种基于关键区域特征匹配的鲁棒跟踪算法.首先对目标模板进行初始化并通过滤波预测得到目标候选;然后采用自适应标记分水岭算法对目标模板和目标候选进行分割以提取关键区域,并利用像素的空间和频率分布特性对关键区域进行多重特征描述;最后通过关键区域的特征匹配得到目标模板与目标候选的匹配关系,由此确定最终跟踪结果并进行模板更新.对目标发生尺度、遮挡、旋转、光照、姿态、复杂背景以及运动模糊等变化的视频序列进行了仿真测试.实验结果表明,所提算法能够有效处理目标表观的复杂变化问题,尤其对目标的部分遮挡、光照变化以及复杂背景等具有较强的鲁棒性.     

基于多特征融合的红外目标关联算法

利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法.首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法.     

融合感知哈希特征的时空上下文目标跟踪算法

文中提出融合感知哈希特征的时空上下文快速目标跟踪算法,在光照剧烈变化和目标被遮挡情况下能准确地跟踪目标。通过感知哈希特征对目标的位置进行评估,避免时空上下文算法在光照剧烈变化的跟踪漂移问题,并通过更新目标哈希值和时空上下文信息来进行下一次迭代。实验结果表明结合目标时空上下文信息的感知哈希跟踪算法与目前主流跟踪算法相比表现出更快的跟踪速度,并且在复杂背景和被遮挡后表现出较好的鲁棒性。     

结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法

针对繁杂环境下目标跟踪稳定性差且易受到遮挡发生漂移的问题,提出一种结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法。该算法首先从目标和背景区域提取方向梯度直方图特征和颜色直方图特征,加权融合两种特征的相关滤波响应,建立相关滤波跟踪模型;然后利用目标的背景梯度直方图特征,基于贝叶斯框架通过最大化似然函数得到时空上下文辅助模型;最后自适应融合两种模型响应,得到目标估计位置并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题。在OTB-2013公开标准测试集上与基于相关滤波的运动目标跟踪方法进行了实验对比。结果表明,该算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都优于其他算法,能够有效缓解跟踪目标由于遮挡、尺度变化、光照等因素造成的跟踪漂移状况的发生。     

基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法

针对在线多目标跟踪中检测器造成的漏检、误检问题和目标遮挡情况,提出一种基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法。通过卡尔曼滤波算法对目标进行建模并预测目标的状态;融合目标的空间位置信息和外观深度特征信息,使同一目标之间相似性距离尽量小,并利用匈牙利算法建立跟踪目标和检测目标间的数据关联;利用策略解决未关联的检测目标或跟踪目标等复杂情况。采用MOT16数据集进行实验,实验结果表明能够有效地解决目标交错和遮挡导致跟踪漂移的问题,并且主要跟踪性能参数有显著提高。     

基于显著性映射与兴趣点凸壳的图像融合算法

提出了一种基于显著性特征的可见光与红外图像融合算法来改善目标的融合质量.引入显著检测器对红外图像进行处理,生成显著映射;进一步分析红外图像并检测兴趣点,提取图像中的显著兴趣点;通过计算显著兴趣点的凸壳确定显著区域;利用显著兴趣点凸壳对初始显著映射进行优化,使目标定位更加精确.根据区域映射获取可见光图像的背景区域;根据不同的融合准则对目标、背景区域进行融合,获得最终的融合图像.结果表明与当前可见光图像融合技术相比,所提算法在标准差、联合熵与边缘信息因子等指标方面具有优势,其融合图像的细节纹理更清晰.     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

局部和全局特征融合的红外图像显著性检测

为了更好地凸显复杂环境的红外目标特征,提出 一种融合局部和全局特征的红外图像 显著性检测方法。在获取图像超像素的基础上,提取每个区域空间距离加权的邻域对比度特 征,并考虑区域大小和位置的影响,构建局部显著图;然后提取每个区域空间距离加权的全 局灰度特征,构建全局显著图;最后融合局部和全局显著图,实现图像显著性检测。实验结 果 表明,本文方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,同时背景杂波抑制效果好。无 论 主观评价还是客观指标,本文方法都优于当前流行的图像显著性检测方法。     

一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法

提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通过简单的分类器可以有效地提取空域中具有高视觉感知显著度的区域(简称为显著区域);其次,通过对显著区域的时域一致性分析提取视频序列中时域连续的显著区域集合,定义为时空显著单元.提取的时空显著单元能作为一种较为通用的语义级内容表示模式.实验结果分别从时域和空域两个方面验证了本文方法的有效性.     

自注意力引导的红外与可见光图像融合算法

为确保源图像中的显著区域在融合图像保持显著,提出了一种自注意力引导的红外与可见光图像融合方法。在特征学习层引入自注意力学习机制获取源图像的特征图和自注意力图,利用自注意力图可以捕获到图像中长距离依赖的特性,设计平均加权融合策略对源图像的特征图进行融合,最后将融合后的特征图进行重构获得融合图像。通过生成对抗网络实现了图像特征编码、自注意力学习、融合规则和融合特征解码的学习。TNO真实数据上的实验表明,学习到注意力单元体现了图像中显著的区域,能够较好地引导融合规则的生成,提出的算法在客观和主观评价上优于当前主流红外与可见光图像融合算法,较好地保留了可见光图像的细节信息和红外图像的红外目标信息。     

A heuristic framework for perceptual saliency prediction

Saliency prediction can be regarded as the human spontaneous activity. The most effective saliency model should highly approximate the response of viewers to the perceived information. In the paper, we exploit the perception response for saliency detection and propose a heuristic framework to predict salient region. First, to find the perceptually meaningful salient regions, an orientation selectivity based local feature and a visual Acuity based global feature are proposed to jointly predict candidate salient regions. Subsequently, to further boost the accuracy of saliency map, we introduce a visual error sensitivity based operator to activate the meaningful salient regions from a local and global perspective. In addition, an adaptive fusion method based on free energy principle is designed to combine the sub-saliency maps from each image channel to obtain the final saliency map. Experimental results on five natural and emotional datasets demonstrate the superiority of the proposed method compared to twelve state-of-the-art algorithms.     

基于区域增长的遥感影像视觉显著目标快速检测

针对传统视觉注意模型在遥感影像视觉显著区域检测中存在的计算复杂度高、检测精度低等缺点,提出了一种新的视觉显著区域快速检测算法。首先利用整数小波变换降低遥感影像的空间分辨率,从而降低视觉注意焦点检测的计算复杂度;然后在视觉特征融合中引入二维离散矩变换,生成边缘与纹理信息更为丰富的遥感影像显著图;最后在显著图分析中提出区域增长策略来获得视觉显著区域的精确轮廓。实验结果表明,新算法不仅有效降低了遥感影像视觉显著区域检测的计算复杂度,而且能够精确描述视觉显著区域的轮廓信息,同时避免了对整幅遥感影像的分割与特征提取,为今后的遥感影像目标检测提供了一定地参考价值。     

融合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测

图像显著性检测能够获取一幅图像的视觉显著性区域,是计算机视觉的研究热点之一。提出一种结合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测方法。首先构造图像在HSV空间的颜色函数以获取图像颜色特征;然后使用SLIC超像素分割算法对图像进行预处理,基于超像素块的对比度特征计算图像显著性;最后将融合颜色特征和对比度特征的显著图经过导向滤波优化形成最终的显著图。使用本文算法在公开数据集MSRA-1000上进行图像显著性检测,并与其他6种算法进行比较。实验结果表明本文算法结合了图像像素点和像素块的信息,检测的图像显著性区域轮廓更加完整,优于其他方法。     

基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图；其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略；最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。