结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

基于优化AGA与辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法

目标跟踪是当今的重要研究课题,广泛应用于通信导航、计算机视觉与自动控制等领域。针对现有的边缘粒子滤波算法目标跟踪可靠性低的问题,提出了一种基于优化自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）和辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法。在状态空间降维的基础上,推导出崭新的辅助边缘粒子滤波框架,有机地将目标运动的状态划分成线性分量和非线性分量。对于线性分量,沿用卡尔曼滤波估计;对于非线性分量,植入辅助变量构建显式概率分布函数。另一方面,提出了一种的优化AGA实时调节交叉概率与变异概率具有非线性特性,以期筛选出优越的粒子拟合目标的运动状态。实验结果表明,所提出的方法能有效跟踪常见目标,具有估计准确的优点。     

基于图像块码本模型的监控视频背景参考帧生成方法

为解决背景参考帧受前景污染严重，以及传输背景参考帧导致的码率突增等问题，针对背景较稳定的监控视频，提出一种以图像块为基本单元的渐进式背景参考帧生成方法。所提方法建立了基于聚类的图像块码本模型，利用基于感知哈希的码元匹配，将视频序列中处于同一位置的图像块进行聚类；利用背景图像区域特性准确检测背景码元；利用码本模型从不同帧中检测出背景图像块生成完整的背景参考帧。实验结果表明，所提方法编码效率相比标准HM16.20在亮度分量上提升17.89%，有效提升了背景参考帧生成质量，且时间复杂度满足视频实时性需求。