基于NMI特征的目标识别与跟踪

本文提出一种全新的图像分割方法——连通线多级切割方法，并在此基础上建立图像NMI特征的目标识别与跟踪算法。文章给出了运用连通线多级切割方法实现阈值求取、图像分割、目标识别与跟踪的技术技巧。通过实验验证了NMI特征的缩放不变性、旋转不变性和平移不变性以及不同物体的NMI特征差异，表明本文算法具有良好的实时性和精确的目标识别与跟踪效果。     

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一.给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS差分模型,采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法,对无背景图像条件下自动提取运动目标区域.定义了一些运动目标的特征分析和计算,通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域.采用Kalman预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法,能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.实验结果表明该方法有效.     

基于均值偏移算法的目标跟踪系统及其在Blackfin 上实现

描述了一个以BladdinDSP为核心的图像实时采集和高速处理的运动目标跟踪系统设计。实践了一种快速匹配的均值偏移（Meanshift）跟踪算法,给出了在复杂背景下跟踪汽车的试验结果。实验证明该系统性能可靠,跟踪效果较好,并有较高的实时性。     

人员图像跟踪过程中多人交叉区域防丢失方法

研究运动目标的图像准确跟踪问题.在随机图像跟踪过程中,画面中出现的图像人物是不定的,图像中目标与随机目标经常同时交叉出现,多目标区域的相似性会造成跟踪帧画面出现多目标特征区域干扰.传统的图像目标跟踪方法以图像关键兴趣区域里的目标特征为基础,一旦图像中出现多目标区,跟踪模型会陷入重复选择,跟踪丢失.提出采用尺度动态变换的运动目标跟踪方法.根据衰减相关理论,提取运动目标关键帧图像,为运动中的交叉多目标跟踪提供依据.利用尺度动态变换方法,对人物交叉画面中运动目标关键帧多目标区进行背景分离处理,实现运动目标的分离跟踪,防止跟踪丢失.实验结果表明,利用改进算法进行运动目标跟踪,能够有效提高运动目标跟踪的准确性,抗击由于画面突变对跟踪结果造成的干扰.     

低视角红外图像行人监控的光流分析

光流法是运动目标检测的重要方法,在对运动目标参数的估计和跟踪方面有着重要的应用。红外图像的噪声相对比较大,对比度较低,光流法很少用于红外图像的目标的运动检测,特别是行人的检测。本文将光流法用于红外图像的行人监控,检测行人运动速度的大小和方向,并针对低视角情况下存在的由远近效应造成的误差,提出了一种低视角理想情况下行人光流分析的补偿方法,并对实验数据进行了测试,实验结果证明经该方法改进后的光流更符合实际情况。     

基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法

主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果.     

微弱运动目标的检测与跟踪识别算法研究

在运动目标检测问题的研究中,针对图像处理中微弱运动目标检测与跟踪识别技术的特点,在简单分析了微弱运动目标检测跟踪的技术难点的基础上,重点对微弱运动目标的检测与跟踪算法展开了研究,为了对弱信号提高检测精度,采用图像预处理、目标特征的选取和目标跟踪三个步骤设计,对微弱运动目标在强噪声背景下的图像检测与跟踪识别算法,用给出具体的改进算法,通过仿真测试结果表明,算法具有较好的目标识别与检测效果,对于进一步提高微弱运行目标的图像检测的研究水平具有一定的借鉴意义。     

模糊神经网络在图像目标检测中的应用

红外图像中的微弱目标检测与跟踪是数字图像处理领域中的研究热点。针对红外图像中微弱目标灰度的统计特点以及模糊神经网络在自适应噪声消除的应用,提出一种基于增强型动态模糊神经网络算法用于红外图像噪声消除。经过自适应噪声消除后,可有效的有自动阈值门限分割法进行微弱目标检测。     

基于层次匹配和背景补偿的红外目标跟踪

在红外图像跟踪过程中,由于种种原因红外序列图像中的感兴趣目标往往存在不规则运动,很难用某种模型来描述目标的运动状态变迁.本文提出一种基于层次匹配和背景补偿的方法来对此类红外目标进行精确跟踪.背景补偿算法去除前后帧图像由于数据采集工具的不规则抖动而造成的图像差异,在背景补偿算法的基础上运用层次匹配策略大大提高跟踪精度.实验结果表明,此算法可以实现复杂场景下的红外目标的高精度稳定跟踪.     

基于高斯背景模型的红外人体运动目标检测技术

针对红外监控中人体运动目标的空洞和拖尾问题,提出了一种基于高斯模型的运动目标检测方法。首先,介绍了红外图像的预处理;其次通过与其他经典的人体运动目标检测算法比较与综合,引入高斯模型,建立背景图像的自适应模型。该种模型主要使用了拟合修正的方法处理了红外监控背景图像中的差分信息,过滤图像中的噪声等相关外部环境干扰因素,从而更新红外图像中的背景信息,提高了红外监控系统图像中人体运动目标的检测清晰度,并进一步提高了红外监控图像的精度。同时,还对该方法进行了必要的仿真实验。仿真结果表明,提出的方法可以准确地检测红外监控图像中的人体运动目标,较好地避免了人体运动速度过快或过慢所产生的拖尾或空洞现象。     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

一种飞机目标及典型地物红外辐射仿真方法

机场场景内的飞机目标及其所处的地物背景具有重要军事应用价值,为了实现对这类目标的检测、识别以及动态监测,需要一套能够在不同季节、不同气象条件、不同时段、不同探测波段等条件下机场场景内飞机/地物红外辐射仿真的软件来提供训练样本。在Visual Studio 2010环境下,利用OpenGL构建了典型机场场景下飞机及地物背景模型,结合传热学和红外辐射理论的分析,将一款用于热红外分析的RadThermIR软件内核嵌入算法中,提出一种计算飞机及其地物背景的红外辐射场模型和构建其红外图像仿真方法。以图像灰度相似度作为评价指标,该方法和真实红外图像相比,仿真精度高于80%,实验结果表明,该方法可为实现全天候机场场景下飞机目标自动检测识别提供丰富的红外特性分析数据和特性知识训练样本。     

基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统

运动目标的检测跟踪是视频理解技术和计算机视觉的研究热点,其在解决智能视频监控,人机交互,智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用,基于此利用matlab平台构建出USB摄像头实时图像采集处理系,从视频流采集到处理综合利用了背景估测,图像分割,目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标,并成功地对其进行实时追踪。利用matlab的simulink模块编程实现提取视频流YcbCr输入系统进行运算处理,并改进了背景估测和目标检测算法,提高系统的实时性。最终利用多次试验,对室内和室外运动目标实现检测跟踪,验证了系统处理实际问题的可靠性能。     

红外小目标检测跟踪系统设计

从图像处理方法的角度对红外图像中小目标的检测、跟踪进行了研究,给出了系统总体设计框图,整个检测算法的前端图像滤波预处理采用FPGA实现,识别跟踪采用DSP实现。详细介绍了系统各功能模块的设计方法。实验表明该系统实现了小目标检测跟踪的功能,工作稳定可靠。     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

基于完备格的重构滤波器在红外图像目标检测中的应用

对红外图像中的目标进行检测和跟踪是精确制导武器中非常困难的也是急需解决的难点之一,针对红外图像的特点,提出了一种新的用于红外图像序列弱小目标检测和跟踪的处理方法,并首先探讨了完备格下的图像连通性,其重构滤波器具有简化图像,并能保证轮廓完整的特性。该新方法包括帧内处理和帧间处理,其中帧内处理使用灰度级重构tophat滤波器实现背景去除和图像简化,再结合目标的灰度、形状、面积信息完成图像分割;帧间处理使用目标的空间、时间运动信息实现序列的目标检测和跟踪。仿真实验结果表明,这种方法在检测和跟踪红外图像中的弱小目标时,具有有效性和鲁棒性。     

含运动目标的红外图像非均匀校正算法

通过分析运动目标对基于图像配准的非均匀校正算法校正效果的影响,基于相邻帧之间运动目标辐射强度不变的假设,提出含运动目标的红外图像非均匀校正算法。通过临近帧补全运动目标遮挡的场景,消除运动目标的影响,进行非均匀校正得到场景校正帧,再利用运动目标的辐射信息对各帧运动目标进行非均匀校正,最终得到全图校正帧。仿真和实测红外图像校正实验表明：算法能够很好地解决含运动目标的红外序列图像的非均匀校正问题。     

动态图像理解技术在ATM智能监控中的应用

探讨了利用动态图像理解技术对ATM进行智能监控,采用全方位视觉传感器(ODVS)实时采集ATM机周围的全景视频数据;从全景视频数据中提取出各活动对象的属性信息,并根据这些属性信息对各活动对象进行识别;通过对各活动对象的跟踪与分析,得到ATM状态、ATM周围相关人员的行为等信息;最后通过行为语义化处理手段对ATM的多种常见的可疑犯罪行为等进行了识别;实验结果表明,对于模拟ATM一些常见可疑犯罪行为的识别方面,系统具有鲁棒性高、安检内容多、监测范围广等优点,为预防ATM机等金融犯罪提供了一种新的手段。     

基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。