港口船舶位置目标图像跟踪监测研究

由于船舶目标成像小,江面干扰噪声大,船舶遮挡及连续多帧丢失等因素影响监测精度,在图像连续帧间创建位置、速度、面积等匹配方程进行跟踪存在匹配问题。为解决上述问题,提出一种多结构Top-hat变换和改进的SVD-UKF算法进行检测跟踪。通过分析船舶几何特征来设计多结构元素Top-hat变换检测船舶;在改进的SVD-UKF基础上定义自适应阈值和路径连贯性函数匹配方程进行跟踪以提高监测精度。实验结果证明,该算法可提高监测精度,跟踪稳定,并解决了船舶遮挡及连续多帧船舶丢失等问题,满足实时性需求。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性.     

基于层叠分类器的快速相关跟踪算法

提出一种基于层叠分类器的快速相关跟踪算法。首先利用目标模板色彩分布信息对原始图像数据进行变换，锐化匹配相似度函数峰值，增强算法在复杂环境下的稳定性；然后提出了用平均灰度差和Harr型特征构造层叠分类器，分层刻画目标模板与搜索窗口在统计特征和局部特征上的相似性，并采用积分图快速计算特征，从而大幅度减少在非最优匹配点上的计算量，且特征计算与模板大小无关。大量实验结果表明，该算法大大降低了相关跟踪的时间复杂度，具有跟踪稳定、实时性强等特点。目前，以该算法为核心的实时目标跟踪系统对图像大小为320×240的视频序列内任意尺寸目标的平均处理速度达到20帧/s。     

基于图像放大影响的多模板相关跟踪算法

目标实时跟踪算法是图像处理技术中的一个非常重要的应用，该算法将提供的原始目标怍为基准图像进行序列跟踪。实时跟踪算法有很多种，大多是基于图像匹配算法的跟踪方法，其中比较常用的为单模板相关跟踪。该文通过对图像放大对相关跟踪影响的分析，计算了单模板相关跟踪的最小图像放大率。针对单模板存在的问题提出了多模板跟踪算法，根据目标莉背景的位置分布提出了五模板相关跟踪，并给出了多模板跟踪算法中的相关结果置信度的计算方法，同时根据最终的相关位置给出了跟踪点的计算方法，仿真试验证明优于单模板跟踪算法。     

一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

基于颜色直方图的目标跟踪算法主要是利用彩色图像的颜色直方图信息,在获得颜色直方图水平投影和垂直投影的基础上,综合考虑运动预测和帧间的相似性,确定目标的位置,并结合模板更新的思想不断自适应地调整被跟踪目标的模板,从而实现对目标的跟踪,本文提出了的算法在原有的基于颜色直方图的目标跟踪算法的基础上,进行了两个方面的改进：（1）提出一种改进的直方图定义,使本算法能更好地实现小且目标物体的跟踪;（2）采用双模板更新与匹配的方法,使本算法对突变情况具有更强的鲁棒性。实验证明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

红外序列图像的小目标检测

在红外序列图像中识别规则变化小目标时,传统Top-hat算法是常用的目标检测方法,但是可能会检测到很多虚假目标,而且目标发生变化时不能稳定检测。为了准确检测目标,提出一种红外序列图像中规则变化的小目标检测方法。首先对序列图像利用SIFT算法提取特征点,然后利用RANSAC算法进行特征匹配,拼接形成全景图像,结合对单帧图像利用改进的Top-hat算法进行小目标检测,并且标记,最后根据标记的统计结果得到真实目标位置。     

基于形态学Top-hat滤波的红外小目标检测

为了满足红外小目标检测任务实时性高的要求,提出了基于FPGA硬件平台设计小目标检测系统的方法;采用模块化的设计思想并充分发挥FPGA并行运算的能力,利用Altera公司DSP Builder工具,按照Top-hat形态学滤波、阈值分割和质心提取的流程实现硬件算法模块;硬件仿真结果表明,该设计可以快速、可靠地检测出动态红外小目标,并具有一定的抗干扰能力,为高速小目标检测系统的研发提供了一种可行的方案。     

基于Camshift算法的运动目标检测

CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。     

基于高斯混合模型联合CamShift的运动图像检测跟踪方法

CamShift算法是典型的运动图像跟踪方法,但是单纯CamShift准确率低,容易丢失目标。为提高准确略,本文提出将高斯混合模型运用到CamShift算法中进行目标跟踪操作。首先采用高斯混合模型标示出目标局部区域,并将其作为CamShift的初始搜索窗,提高效率;随后对目标进行跟踪时将CamShift算法的窗中心同差分法计算出的目标区域中心作对比,确定后续帧搜索窗,避免目标跟踪丢失。最后,实验证明了该方法可以对目标进行有效跟踪,且在目标颜色同背景色差异小的情况下依然具有非常高的准确率。     

无人机目标实时自适应跟踪系统

随着无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高。目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息。进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义。为更好解决跟踪过程中出现的对背景复杂、光照变化、目标较小、移动速度快等情景的目标跟踪准确度和实时性等问题,提出一种基于FPGA的自适应跟踪算法。将视频RGB数据流进行灰度转换;将模板数据和搜索区域的像素灰度值保存于片内RAM,搜索区域内遍历寻找与模板相似度最高的区域;当背景或光线发生变化,采用更新模板的方式,进一步提高跟踪准确度。仿真结果显示所提跟踪算法具有较好的实时性,跟踪重叠率在95%以上,跟踪速率在50?frame/s以上,有较好的跟踪准确度和实时性。     

基于局部直方图的多区域目标跟踪算法

为克服光照变化和目标遮挡对运动目标跟踪的影响,提出了一种基于改进的局部敏感直方图的多区域目标跟踪算法。改进了局部敏感直方图并设计了快速算法;将改进的局部敏感直方图作为多区域跟踪算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;针对多区域跟踪算法中融合各个区域块的特征相似值的需要,采用基于统计排序和最小二乘估计的参数估计方法计算整个目标块与模板的相似度。实验结果表明该算法能有效应对目标跟踪过程中光照变化、目标形变与遮挡的干扰,实现实时鲁棒的目标跟踪。     

基于FPGA的混合高斯背景建模实现

为了解决PC机上高清视频运动目标检测的实时性瓶颈问题,设计了一种基于FPGA的运动目标检测系统.系统采用基于自适应混合高斯背景模型的背景差分法,对环境扰动具有很好的适应性.本设计应用于1 280×1 024高清视频的运动目标检测,针对硬件实现的特点,对OpenCV混合高斯背景模型算法进行改进和适当的参数定点化,设计了适...     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位置进行预测,并利用预测信息修正目标跟踪区域;最后,将所提出算法移植到DJI Guidance视觉平台上并为其设计跟踪实验.实验结果表明,该算法能够有效解决目标尺度变化与目标受遮挡等跟踪问题.     

基于高帽变换预处理的OTSU分割算法

Otsu分割算法是阈值分割技术中广泛使用的一类方法,但它不能准确分割对比度较低或变化较大的图像.借助于数学形态学中高帽变换的概念,提出了一种改进的Otsu算法:先用高帽变换对原始图像处理,在处理后的图像上再进行Otsu分割.仿真实验表明,该方法具有较低的算法复杂度,容易实现且能成功分割出Otsu法不能分割的对象,比Ot...     

基于OpenCV的运动目标定位跟踪系统软件设计

目标定位跟踪技术一直是计算机视觉领域的一个研究热点。为了更好地改进目标跟踪算法的跟踪特性,设计一种基于OpenCV的目标定位跟踪软件系统。通过对Camshifl跟踪算法的研究和改进,以实际的跟踪环境为背景,利用VS2008软件平台和OpenCV库函数,设计一种可以控制云台并实时定位跟踪运动目标的软件系统。实验证明,本系统定位跟踪精确,为运动目标的定位跟踪的研究和应用提供了方便,具有一定的实际意义。     

基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。     

均值漂移框架下基于背景差分的运动目标跟踪

提出了一种基于背景差分法原理的均值漂移MS跟踪算法。使用距离度量函数判断目标是否失去跟踪,当MS跟踪目标位置发生较大偏移时,通过使用背景差分法提取的目标形心位置对其进行修正。实验结果表明,该方法应用于实时运动目标的跟踪时具有良好的跟踪效果。