基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法

根据飞行目标红外图像特点，提出了用最大距离法用于局部闭值分割，用链码法来做改进的轮廓跟踪算法。该算法把消除颗粒噪声、采样离散化误差作为边缘平滑的重点；通过对图像局部灰度特性的分析解决了轮廓跟踪过程中出现的断边、分支问题。经验证，采用该算法可得到清晰、光滑的轮廓图像，并且具有较快的运算速度，可实现实时处理，实时显示。     

一种基于兴趣区提取的红外搜索系统目标实时检测算法

针对周扫红外搜索系统对空目标探测面临的图像数据量大、弱目标检测概率低、虚警率高等难点问题,提出了一种基于兴趣区(ROI)提取的目标实时检测算法。算法分析了周扫红外搜索系统获取的图像中目标与背景的特性,根据目标运动特性与灰度特性,在周扫红外搜索系统获取的整幅全景图像中快速提取目标可能存在的兴趣区;针对兴趣区内的局部目标图像切片,进一步精细检测识别,剔除虚假目标干扰。外场试验获取的实测数据目标检测结果表明,算法针对复杂低空背景下弱目标能够实现低虚警率稳健检测,已应用到了周扫红外搜索跟踪系统的工程样机研制中。     

基于局部相似的红外小目标跟踪算法

连续图片序列中的运动对象与其局部背景保持相对稳定。相邻图像序列的目标局部灰度分布具有相似性。针对红外小目标跟踪杂波干扰与运动模糊问题,设计了基于局部相似的目标增强方法,并提出一种基于局部相似和运动估计的跟踪算法。该算法根据目标的局部相似性构建搜索空间,采用运动估计机制缩小搜索域,然后利用时空上下文学习跟踪算法产生跟踪结果。实验表明,本文方法能够有效应对杂波干扰和运动模糊情况,实现红外小目标的稳健跟踪,且具有较好的实时性。     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法

针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性目标轮廓无法正确收敛等问题,本文将自适应边缘检测和主动轮廓模型相融合,提出一种改进的红外图像目标轮廓自动提取算法。首先,采用最大类间方差法计算红外图像边缘检测算法的自适应阈值,获取目标初次边缘,降低对初始轮廓位置的敏感性;对初次边缘分别进行横向与纵向填充,填充图像相与运算,对得到目标区域提取二次边缘,将其作为主动轮廓模型的初始轮廓,保证目标凹陷区域轮廓的有效收敛。最后,通过仿真分析验证了该方法能够实现红外目标轮廓的精确自动收敛。     

菌群细胞图像分离算法研究

颗粒图像分析中聚堆目标的分离对目标的计数及特征的提取非常重要.现有分离算法都要求聚堆目标粘连处凹陷比较明显,并且/或者存在灰度局部最小边缘.菌群聚堆细胞大小不一、聚堆形态各异,多数聚堆细胞并不具备上述条件.文中提出了一种基于聚堆区域轮廓跟踪、删除的分离算法,依据跟踪"虫"在跟踪过程中遇到已跟踪过轮廓点的情况判断分离的进行.实验结果表明算法对菌群聚堆细胞分离的成功率要高于现有算法10%以上.     

在线特征融合的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法.首先,针对红外图像低信噪比的特点,采用局部灰度均值特征及局部标准差特征用于目标建模.其次,针对目标低对比度的特点,以目标与局部背景的特征似然比作为核直方图的权值,建立了新的特征表征模型,并将两种特征模型进行线性融合,得到最终的目标表征模型,其中的融合系数由特征似然图对比度自适应确定.最后,在均值移位框架下推导了该模型梯度匹配过程中移位向量的表达形式.同时,基于帧间综合对比度的变化建立了复杂背景条件下的模型更新判别准则.通过基于实测数据的红外目标跟踪实验验证了该算法的可行性.     

实时红外目标跟踪方法

针对红外图像的特点,提出一种实时目标跟踪方法。该方法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像的多尺度LBP编码直方图作为图像特征向量,使用卡方统计度量模板图像和样本图像的相似度。结合Kalman滤波和多尺度模板更新机制,使得算法在目标尺寸大幅变化,目标部分遮挡、短暂消失等情况下仍能保持跟踪的正常稳定进行。针对该算法,设计了专用图像处理板卡,介绍该算法在图像处理板上的硬件实现方法,使目标跟踪满足50 Hz/s的实时处理要求。最后,使用两组实录红外序列图像进行了仿真实验,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于红外图像的被动测距方法

根据红外成像导引头截取时序红外图像的特点，提出了一种跟踪红外运动图像序列中目标的稳定特征点，利用成像所得特征部分尺寸得到距离信息的被动测距方法。基于红外图像特征点难以提取的特点，在分析典型飞机红外图像的基础上，采用局部自适应插值算法提高图像分辨率，并对飞机图像及尾焰进行双阈值分割。跟踪过程中选择机头部位作为特征点的提取部位，通过分析导引头投影成像模型得到弹目距离估计量，并根据跟踪成像特点对估计结果做了进一步修正。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区

针对海天背景下红外舰船图像目标与背景对比度低,图像边缘模糊的特点,提出了一种红外图像舰船目标潜在区的提取算法.算法对图像进行了预处理和频域增强,在海天线附近区域进行多级分割融合以提取目标潜在区.实验结果表明,对于海天背景红外图像,采用该算法能够克服传统分割方法中单一阈值不好选取的问题.多级分割融合的结果能够覆盖目标区域,为后续的目标识别和跟踪奠定了良好的基础.     

红外成像系统中嵌入式实时信号处理技术研究

应用嵌入式信号处理技术,可使红外成像探测系统具备更高性能、更低功耗和更小体积.描述了以Xilinx公司VirtexⅡPro FPGA芯片为核心的红外成像跟踪嵌入式实时信号处理平台,采用了融微处理器、可编程硬件、信号处理算法和软硬件协同设计于一体的设计方法,为红外成像系统的更新发展打下一定的技术基础.     

基于嵌入式Linux的细胞特征提取算法设计

依据多连通域图像四邻域跟踪原理设计了嵌入式Linux下的细胞特征提取算法.本算法解决了嵌入式下图像处理API封装不够完善以及硬件资源欠缺的问题.实验结果表明,该算法能够比较准确地提取细胞的周长、面积等特征参数.该算法移植至移动嵌入式设备中解决了传统PC机携带不便的难题.     

一种基于局部特征分块的目标跟踪算法

为了解决传统目标跟踪算法在天空背景下面临高能激光反射时图像像素灰度分布发生剧烈变化, 从而导致目标遮挡或丢失的问题, 采用一种基于局部特征分块思想的相关跟踪算法, 根据局部特征对跟踪模板进行了分块处理, 计算并选取其中特征稳定度高的块模板, 在跟踪区域内对每个块做模板匹配, 并进行了理论分析和试验验证。结果表明, 该算法在强光干扰下能够有效地对目标实时稳定跟踪, 且图像处理延迟时间在2ms以内。该研究对基于高能激光发射下的超高精度跟踪系统工作性能的保证是有帮助的。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

在制导与跟踪系统中．雷达和红外成像传感器所固有的优缺点,决定了其自身的局限性。为综合利用上述传感器信息,提高目标跟踪精度,提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法,算法首先对红外图像进行处理,然后基于上述处理结果．利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪,最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果。在有效提高跟踪精度的同时,减少了运算量。     

低空背景下红外目标提取跟踪算法研究

为解决低空复杂背景下红外目标的提取和跟踪,提出了地平线检测排除地物背景的方法,然后在地平线之上的区域,采用边缘检测、阈值分割、边界搜索算法并结合多帧图像的相关性以及目标形态和运动参数的连续性来提取目标。实验表明,本文的算法计算量小、实时性强,可以有效检测出地平线,排除低空背景和假目标的干扰,实现稳定的跟踪,并最终完成了DSP的硬件实现。     

飞行器红外图像识别与跟踪算法研究

为解决红外成像制导导弹仿真中的图像快速识别与跟踪问题,提出了一种飞行器红外图像识别与跟踪算法。首先,将导引头的图像识别过程分为图像预处理、图像特征提取与选择以及图像识别三个部分,并分别建立了实时高效的算法模型。然后,研究了图像跟踪的有效算法,并以导引头获得的红外图像为例,对各算法的处理结果进行了仿真分析。最后,选取特定的红外场景,应用文中提出的识别跟踪算法模型对图像进行识别,并对仿真结果进行分析。     

基于Corvis ST医学影像的角膜轮廓提取算法

目前已有的轮廓提取算法在提取可视化角膜生物力学分析仪(corneal visualization scheimpflug technology, Corvis ST)影像的角膜轮廓中,由于角膜边缘的局部图像灰度分布相近这一特点,提取出的角膜轮廓普遍不完整或者提取的角膜轮廓边缘出现细小突出。这会使得角膜轮廓的完整性遭到破坏,提取到的角膜轮廓与实际的角膜原始图像严重不符。本文针对Corvis ST采集的角膜图像的轮廓提取问题,基于最大类间方差法(OTSU)算法设计一种高效的图像处理方法。首先,将角膜图像进行除杂、灰度化以及图像降噪等处理,达到减少图像计算量和降低数字图像噪声干扰的目的;其次,基于OTSU算法对图像进行分割,并在此基础上加入数学形态学运算,达到平滑图像边界和填充细小“孔洞”的目的;最后,采用Canny边缘检测算法提取图像中的角膜轮廓,达成提取出高完整性角膜轮廓的目的。在相同的图像数据集上,与最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中设计的轮廓提取算法(B-OTSU algorithm)进行了对比实验。实验结果表明,从轮廓完整性以及准确性的角度,应用本文方法提取的角膜轮廓明显优于最新的纽扣轮...     

低信噪比序列图像中目标检测、识别及跟踪算法的研究

本文研究红外探测仪器产生的低信噪比序列图像中目标检测、识别及跟踪算法。该算法基于图像累加后沿目标的运动轨迹方向信号积累，并结合目标在各个不同阶段的特性，分别在检测、识别及跟踪阶段完成目标信号的处理，最后给出目标的位置和速度信息。