低信噪比图象中运动目标的实时检测

在低信噪比条件下,要从图象中以视频速率检测出运动目标存在不少困难,提出一种用帧间邻域高位比较法检测当前帧的运动目标的方法。这种方法包括选择处理窗口对当前象素及其邻域象素编码,存储和比较。     

序列图像中运动目标检测

提出动态背景下序列图像中的运动目标检测算法。利用像素邻域的各向同性对图像进行归一化,消除亮度变化等因素的影响;利用光流信息并结合小波变换由粗及精计算速度场来配准图像;用当前帧作参考图像,通过时域积分校正背景图像。当前帧与校正后背景图像作差得到差分图像。假设该差分图像中噪声分布为高斯分布,由高斯分布的3σ特性滤除差分图像中的噪声,则粗定位出目标;最后以聚类方法确定运动目标区域。分别对200帧可见光和200帧红外图像序列进行实验,检测率分别为95%和94%。     

一种特征点跟踪的运动目标检测

提出一种基于特征点跟踪的运动目标分割算法。在角点跟踪过程中,8等分匹配点邻域,构造方向子邻域提高匹配精度;提出一种新的聚类准则抽取最优特征子集估计运动参数;结合统计方法消除残差噪声;采用时域滤波滤除孤立区域检测出运动目标。对200帧可见光视频序列和100帧红外图像序列中运动汽车进行检测分割实验,检出率分别达到96%和94%。     

基于时空坐标图像的运动点目标检测方法

针对复杂背景下运动点目标检测方法存在的局限性,提出从时间空间角度检测运动目标的方法.在时间空间域里,背景的复杂纹理表现为无限长直线,运动目标则表现为有限长线段.针对该特点,运用逐点灰度均值将背景与运动点目标分离,并根据投影关系将目标投影到二维空间,获得直观的目标运动轨迹.试验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中分离出速度不大于1像素/帧的点目标,且可同时进行多目标的检测,抗噪声能力强.     

光电图像序列运动弱目标实时检测算法

针对光电探测图像序列中的运动弱小目标实时检测问题,提出了一种基于时空域融合滤波的弱目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标,在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,两者融合后经自适应门限分割与航迹关联确认目标。实际录取数据分析结果表明,算法全面考虑运动弱小目标在时域与空域方面的特性,能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动弱小目标,减小了虚警率,抗噪声干扰能力强。     

天基平台深空运动小目标检测

针对天基平台探测深空运动目标的特点,本文简要介绍了天基空间目标监视系统工作在凝视成像模式下检测深空运动小目标的方法,在此基础上探讨了基于图像配准技术检测运动小目标方法在天基空间目标监视系统中的应用.本文提出一种星点间部最小距离特征的概念,构建局部最小距离特征的算法.该方法根据点群间的相对位置关系,采用递归搜索的方法构建特征.实验结果表明,局部最小距离特征在星图中分布均匀,实现了星图序列的快速配准,为基于图像配准技术实现运动目标检测的方法提供了保障.     

摄像机旋转运动下的快速目标检测算法

论文提出了一种摄像机旋转运动下的快速目标检测算法。首先为图像的全局运动建立旋转参数模型,然后基于运动预测在相邻帧之间建立SIFT特征点对,利用RANSAC去除外点的影响,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,基于残差图像的更新策略实时更新特征点集,以适应背景的变化,最后使用帧差法获得运动目标。该算法不仅保持了SIFT本身的优越性能,而且极大地提高了检测速度。实验结果表明该算法可以实时准确的检测出运动目标。     

舰船红外成象目标实时识别跟踪算法研究

对前视海面舰船红外成象目标的实时识别与跟踪技术进行了研究，提出了一种新的海面舰船红外成象目标的识别跟踪算法。重点论述了其中的跟踪算法；同时基于本文算法及实际系统使用性能的要求，设计了一种适合本文算法的舰船红外成象识别跟踪系统，给出了硬件原理框图，对系统的实时性进行了分析。     

基于学习矢量量化的运动目标检测算法

提出一种基于学习矢量量化的运动目标检测算法.通过训练样本,网络能自适应地确定区分运动目标和背景的阈值向量.输入向量包含图像的 YCbCr 颜色空间分量和灰度共生矩阵的方向特征.两者融合到算法中,有效抑制了背景亮度变化对运动目标检测的干扰.仿真实验结果表明,即使在背景模型亮度剧烈变化的情况下,算法也能够准确检测出运动目标.     

遗失目标的实时检测算法

针对视频安全监控问题,提出一种实时的遗失目标检测算法.首先,帧间差分用于获取像素级运动特性,并构造双重背景用于检测双重前景.而后,将像素级特性及双重前景综合以维持双重背景的更新.最后,通过累加证据图像来处理实际应用中的虚警和遮挡问题并证实遗失目标.在不同视频序列下的实验表明该算法能够有效地从嘈杂的场景中检测出遗失目标.此外,对于352x288的序列而言,该算法的运行速度达到约54帧/s,能够满足实时的监控任务需求.     

采用马氏模型的点状动目标快速检测方法

提出了一种视频序列图像中点状运动目标三维快速检测方法。该方法利用目标运动的时域连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为二阶马尔可夫数据链;依照该模型采用沿轨迹集成的检测算法,克服了传统三维检测造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和仿真试验表明,该检测方法能稳定地检测出信号杂波噪声比（SCNR）超过3的缓动点状运动目标,而且在采用5帧集成时计算量比传统的穷尽轨迹匹配检测减少100倍。     

复杂场景条件下的运动目标检测算法

针对复杂场景条件下运动目标检测方法存在的局限性,提出了一种基于运动检测和静止图像分割相融合的算法。采用相邻帧差法结合建立的假设检验模型进行自适应的运动目标检测;为消除孔径效应和噪声的影响,根据运动目标检测的结果,在当前帧利用区域增长法融合运动分割的结果。试验结果表明,算法能从复杂场景的图像序列中有效地检测和提取出运动目标,并有很强的鲁棒性。     

基于块估计的运动目标检测方法

提出了一种适合于运动目标检测的块运动分析方法,用以补偿移动背景所带来的杂波信息,准确检测运动目标。在对原始图像进行滤波的基础上,选择合适的子块,通过块匹配,得到背景位移矢量;利用这些运动参数,在相邻帧之间进行运动补偿,达到分割运动目标的目的。该算法对背景的适应性能好。     

一种改进的图像序列运动小目标检测方法

针对目标背景运动的情况,在随机哈夫变换运动检测方法(MDRHT)的基础上,提出了基于中心偏移的哈夫变换运动检测方法(Center-Biased MDHT)。它利用图像中显著的边界信息,有效地估计图像序列帧间图像背景的整体运动;利用图像背景运动的一致性,预先设定帧间位移的阈值,减少了预处理阶段的计算量;对前后两帧相邻图像进行差分处理,充分利用小目标在差分图像中成对出现的特点,达到了在目标检测阶段减少计算量的目的。     

对数极坐标图像匹配在目标姿态测量中的应用

本文介绍了一种基于极坐标下图像匹配的方法实现帧与帧之间旋转角度的计算,并可以得到目标轮廓保证可靠跟踪,其坐标变换部分不同于传统的对数极坐标变换,该方法并不进行对笛卡尔坐标系下图像的采样,而是完全保留目标精确的边缘信息用以进行边缘形状匹配.匹配过程分为粗匹配和精匹配两步进行,这种方法主要是利用了极坐标下目标轮廓旋转不变性来实现的.本文还提出了一种双目测量目标旋转角度系统,通过该系统可以完成对空间中的目标在任一旋转平面上的旋转角度.实验证明,该方法计算量小、简单实用、跟踪精度满足要求.     

基于 Kalman滤波理论的运动目标检测新方法

该丈研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测.首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算,最后采用自适应阈值分割技术实现对目标的自动分割.文中通过对序列图像的仿真,讨论了最小二乘法的存在问题,改进及适用情况,干扰的消除.试验结果表明,该方法具有很强的实用性.     

图像序列中运动弱小目标的检测

根据序列图像中运动弱小目标的相关性,提出一种弱小目标检测的方法。采用能量积累的方法,提高图像信噪比;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用聚类的方法去掉噪声点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的弱小目标。