基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法研究

针对视觉跟踪中运动目标的大小也随之改变这一问题,提出一种基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法。在最大后验概率视觉跟踪算法基础上,分析了运动目标窗口内外框上的后验概率贡献指标,建立了自适应窗口调整目标尺度的数学模型。当运动目标尺寸变化时,其分辨率也相应变化,为了保证跟踪的实时性和效率,采用变分辨率的特征统计采样方法。在对运动目标实现自适应窗口的跟踪时,特征统计的分辨率也随之改变,对尺寸越大的运动目标尺度赋予更低的分辨率,从而实现基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪。     

一种基于区域生长的红外与可见光的图像融合方法

针对目前红外与可见光目标跟踪的视频序列融合难以满足实时性问题，利用红外图像目标与背景显著的灰度差异特征，结合目标跟踪中目标分割时常用到的区域生长法，通过区域生长方法从红外图像中提取目标区域，再将得到的红外目标区域与已经过图像配准的可见光图像的背景区域进行融合处理，最终得到既具有红外图像较好的目标指示特性又具有可见光图像清晰场景信息的融合图像。实验表明：该算法不仅简单易行，而且所得到的融合图像视觉效果优于其他融合算法得到的图像。     

一种基于特征点跟踪的电子稳像算法

提出一种基于特征点跟踪的稳像算法。该算法从参考帧图像中提取出一组特征点,然后在后续帧中进行基于Kalman滤波的特征点的跟踪,匹配参考帧图像中特征点的坐标和当前图像中基于Kalman滤波修正后得到的特征点的坐标,并通过仿射模型求出位移量及旋转参数,最后进行反向变换,从而得到稳定的视频图像。实验结果表明:该算法稳像效果好,运算复杂度低,且具有较强的鲁棒性。     

一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法

针对尺度变化不明显场景的拼接,提出一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法.利用Harris特征检测算子进行特征点提取,在此基础上对提取出的特征点采用SIFT描述子进行处理,使其具备旋转不变性,然后利用k-d树算法进行遍历搜索定位,并用RANSAC算法进行图像间单应性变换矩阵计算,最后利用加权平均的融合方法进行图像无缝平滑,得到无缝拼接图像.实验结果表明:该算法在图像任意角度旋转的情况下,能有效地实现图像无缝拼接,并具有较强的鲁棒性.     

基于最大后验概率的人脸平移与旋转跟踪方法研究

针对目前大多数视觉跟踪算法只能够跟踪平移运动人脸目标,而不能跟踪旋转运动人脸目标这一问题,提出一种基于最大后验概率的人脸目标平移与旋转跟踪方法。在基于最大后验概率的视觉跟踪算法基础上,采用了自适应角度模板进行人脸目标旋转跟踪,与传统的视觉跟踪方法相比,当人脸发生倾斜时,该方法能更精确地得到人脸的位置和方向。实验结果表明,该方法能够有效地跟踪具有平移与旋转运动的人脸目标。     

目标跟踪与定位中的视觉标定算法研究

目标跟踪与定位中的一个重要步骤就是摄像机标定,其目的是估计摄像机的外部和内部参数。在严格的几何约束关系之上建立准确的数学模型,提出一种快速得到摄像机中心的方法,然后通过合理的求解次序获得其他摄像机参数,保证了标定参数的精度。利用计算出来的标定参数校正失真图像中的各个像素位置以重新得到像素间原来的空间关系,从而产生精确的不失真图像,并且利用摄像机标定参数对标定模板上的点进行位置计算后,再和实际位置比较进行检验。图像的校正效果实验以及精度验算的结果表明：提出的算法得到了准确可靠的标定参数,和其他算法相比有效提高了精度,能够满足运动跟踪时目标特征位置估计的精度要求。     

一种改进的基于小波方向对比度的无缝拼接算法

为了提高图像无缝拼接效果,对现有平滑算法进行分析,在此基础上提出一种基于小波方向对比度的中缝平滑算法。该算法首先对源图像进行基于统计参数的预处理,使得图像整体亮度趋于一致,然后利用小波变换对图像进行多分辨率分解,对于分解后的图像提出采用一种基于改进的小波方向对比度的规则进行平滑处理。文中还通过几种图像客观评价标准对仿真结果进行了评价,结果表明：该方法在两图像灰度相差较大时也能够取得较好的平滑效果,对光照具有鲁棒性,并且平滑后的图像可以保留原始图像的细节信息,使得图像在保证清晰度的前提下达到无缝拼接。     

基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究

针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。     

一种基于嵌入式全景视频流影像数据实时拼接方法

针对机载全景视频流影响,提出了一种基于嵌入式的全景实时拼接方法。提取图像中的SURF(speeded up robust features)特征点,生成特征描述子。通过计算2个特征点之间的欧式距离来确定匹配度,经过仿射变换后,利用泊松变换实现图像间的融合平滑处理。将上述流程在目标设备上进行并发执行,根据每个流程自身的特点进行定制化优化,实现全景实时拼接。试验测试表明,本方法实现了拼接接缝处基本无缝的效果,拼接速度达到30 Hz,能够满足实时显示的要求。