基于椭圆对数极坐标变换的尺度变化目标跟踪算法

针对传统对数极坐标变换局限于跟踪圆形或类圆形尺度变化目标这一问题,提出一种基于椭圆对数极坐标变换域下目标匹配的尺度变化目标跟踪算法。算法利用Mean Shift进行空间定位,确定目标的形心,通过椭圆对数极坐标变换域中目标和候选的最大相关匹配系数来确定目标的尺度参数。实验结果表明：该文算法在目标小形变和光照变化条件下,跟踪误差较小,尺度跟踪准确率更高,具有较好的鲁棒性。     

对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法

针对跟踪目标尺度变化问题,提出了基于灰度对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法。改进的主动轮廓跟踪算法将根据以目标与背景的颜色差异而建立的对数似然图对图像进行阈值分割和数学形态学处理,再将Kalman滤波器结合到主动轮廓跟踪算法进行目标跟踪。改进的主动轮廓跟踪算法对目标分割准确,轮廓特征显著,跟踪效果稳定,算法能很好地适应跟踪目标尺度变化。通过Kalman滤波器对目标位置点的预测减少了主动轮廓跟踪算法收敛的迭代次数,使算法的运算效率提高了33%左右。     

基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应鲁棒跟踪

针对复杂跟踪条件下目标的鲁棒跟踪和精确尺度估计问题,提出了一种基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应鲁棒跟踪算法。算法首先利用VGG-Net-19深层卷积网络架构提取目标候选区域的多层卷积特征,通过相关滤波算法构建二维定位滤波器,得到多层卷积特征并进行加权融合,从而确定目标的中心位置;然后通过对目标区域进行多尺度采样,提取其HOG特征构建一维尺度相关滤波器,确定目标的最佳尺度。在复杂跟踪条件下的实验结果表明,与6种当前主流跟踪算法相比,该算法取得了最好的跟踪成功率与精度,同时在跟踪过程中较好地实现了对目标快速尺度变化的自适应跟踪,且具有较快的跟踪速率。     

基于人眼视觉非均匀特性的实时Mean Shift跟踪方法

由于在成像制导过程中需要实时处理大量的信息,为了在尽可能保留有效信息情况下降低计算量,采用了一种人眼视觉非均匀采样模型——对数极坐标模型,来压缩信息量以提高计算速度;另外,由于对数极坐标变换对目标形状具有旋转和缩放不变性,在跟踪非刚性变形目标时该模型能表现出很好的稳健性;考虑到在成像跟踪末段,质心、角点之类的跟踪方法会产生匹配点漂移,为了抑制匹配点漂移,采用基于目标强度特征的Mean Shift跟踪方法,并对采用Gauss核函数的Mean Shift方法进行了优化来加快计算速度;实验结果表明,该方法能够有效抑制匹配点漂移,是一个稳健的目标跟踪方法.     

基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应稳健跟踪

针对复杂跟踪条件下目标的稳健跟踪和精确尺度估计问题,提出了一种基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应稳健跟踪算法。算法首先利用VGG-Net-19深层卷积网络架构提取目标候选区域的多层卷积特征,通过相关滤波算法构建二维定位滤波器,得到多层卷积特征并进行加权融合,从而确定目标的中心位置;然后通过对目标区域进行多尺度采样,提取其梯度方向直方图特征构建一维尺度相关滤波器,确定目标的最佳尺度。实验结果表明,与6种当前主流跟踪算法相比,该算法取得了最好的跟踪成功率与精度,同时在跟踪过程中较好地实现了对目标快速尺度变化的自适应跟踪,且具有较快的跟踪速率。     

基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪

针对现有高光谱视频目标跟踪算法在目标尺度发生变化时容易出现跟踪精度下降的问题,提出一种基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪算法。首先,利用目标局部光谱和阈值来估计目标光谱,并利用目标光谱与高光谱图像进行朴素相关,实现高光谱图像降维,从而提取目标的深度特征。然后,利用局部方差判断目标区域,提取目标的3D方向梯度直方图（HOG）特征。为保留高光谱图像的光谱信息以及深度特征的语义信息,利用通道卷积融合的方法,得到更具辨别力的融合特征。最后,将融合特征送入相关滤波器,通过尺度池思想提高算法在目标尺度变化挑战下的跟踪鲁棒性。实验结果表明,所提跟踪算法在目标尺度变化挑战下具有更好的性能。     

基于特征点的对数极坐标变换图像配准算法

介绍了一种新的图像配准算法,可以很好地解决图像配准中的平移、旋转和缩放问题。算法的实现是首先使用SUSAN算子提取两幅图像的特征角点,剔除虚假的特征点(噪声点),然后使用改进对数极坐标变换和投影相关匹配算法实现特征点匹配;结合亚像素定位技术,可以进一步提高算法的精度。     

一种新的红外成像末制导目标跟踪方法

为了稳定跟踪导弹末制导阶段的红外目标,提出了一种基于尺度不变特征变换的红外目标跟踪算法.尺度不变性特征变换所提取的图像纹理特征具有尺度和旋转不变性,跟踪算法分别提取目标模板和待跟踪图像的尺度不变特征变换特征.根据最小欧氏距离准则提取目标模板与待跟踪图像间相匹配的尺度不变特征变换特征点对,利用该特征点对拟合反映两图像间映射关系的仿射模型,并据此估计目标中心位置及调整目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够较好地实现在导弹末制导阶段对红外地面杂波背景下目标的稳定跟踪,其跟踪准确度和稳定度优于传统方法.
关键词:末制导跟踪|尺度不变性特征变换|特征匹配|仿射模型     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

一种基于Kalman滤波的环形模板匹配相关跟踪算法(英文)

为了解决在目标跟踪系统中,传统相关算法在目标发生目标局部遮挡或旋转等姿态变化较大的情况时容易跟踪丢失的问题,提出一种改进的基于卡尔曼预测器的环形模板匹配相关跟踪的算法.利用卡尔曼预测器来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行环形相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,使跟踪更具主动性。环形匹配还可以克服由于姿态变化而引起的横向匹配点丢失,从而可以跟踪各种姿态运动的机动目标.实验中,利用改进算法对出现局部遮挡情况的姿态变化大的运动目标进行跟踪,传统算法处理此类情况容易跑飞,而本文算法不受这两种跟踪局限性的干扰,始终稳定跟踪机动目标且耗时大幅减少.     

Log-polar transform-based wavelet-modified maximum average correlation height filter for distortion-invariant target recognition

In this paper, we report a log-polar transform-based filter for in-plane rotation and scale-invariant target recognition. The log-polar transform is a known space-invariant image representation used in several image vision systems to eliminate the effects of scale and rotation in an image. In case of in-plane rotation invariance, peaks shift horizontally, while in case of scale invariance, peaks shift vertically. For full out-of-plane rotation-invariance (0–360°), log-polar transformed images are used to train the wavelet-modified maximum average correlation height (WaveMACH) filter. Correlation peak height and peak-to-sidelobe ratio have been calculated as metrics of goodness of the log-polar transform-based WaveMACH filter. This filter would reduce the memory requirement for filter storage in a practical system. Simulation results have been presented.     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

Optimal polar image sampling

In this paper, a problem of efficient image sampling (deployment of image sensors) is considered. This problem is solved using techniques of two-dimensional quantization in polar coordinates, taking into account human visual system (HVS) and eye sensitivity function. The optimal radial compression function for polar quantization is derived. Optimization of the number of the phase levels for each amplitude level is done. Using optimal radial compression function and optimal number of phase levels for each amplitude level, optimal polar quantization is defined. Using deployment of quantization cells for the optimal polar quantization, deployment of image sensors is done, and therefore optimal polar image sampling is obtained. It is shown that our solution (the optimal polar sampling) has many advantages compared to presently used solutions, based on the log-polar sampling. The optimal polar sampling gives higher SNR (signal-to-noise ratio), compared to the log-polar sampling, for the same number of sensors. Also, the optimal polar sampling needs smaller number of sensors, to achieve the same SNR, compared to the log-polar sampling. Furthermore, with the optimal polar sampling, points in the image middle can be sampled, which is not valid for the log-polar sampling. This is very important since human eye is the most sensitive to these points, and therefore the optimal polar sampling gives better subjective quality.     

自适应窗口选取的Mean-Shift目标跟踪

当目标尺度发生变化时,传统Mean-Shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆,通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量,根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量,最后利用kalman滤波完成模板尺度更新,从而实现目标稳定跟踪.实验证明,当目标尺度发生变化时,目标模板自动更新,能够实现目标稳定跟踪;相对传统Mean-Shift跟踪算法,目标跟踪可靠性能得到了提高.     

一种改进的时变转移概率AIMM跟踪算法

针对矢量线阵跟踪目标低频线谱提取问题,提出了一种矢量线阵低频线谱提取方法,其中利用拉平后线谱的均方差乘一比例因子设为门限的方法,可以有效提取线谱成分;并且研究了利用互谱中高信噪比线谱测向剔除干扰线谱方法,准确提取出目标特征线谱,可较有效解决矢量线阵左右舷目标低频线谱特征相互干扰问题。上述矢量线阵低频线谱提取方法,得到了海试数据的初步验证。     

长基线定位系统高精度阵型标定方法

为解决长基线定位系统传统标定方法中受垂直方向声速变化剧烈而导致的标定精度差、逐个声信标交汇标定效率低、跟踪定位阶段采用不同声信标基准对目标解算不一致的问题,本文提出了一种高精度相对阵型标定方法,通过水下声信标的互测距信息构建观测模型改进了传统标定方式。理论分析表明,采用该方法水平方向上能够获得与测距等量级的标定精度,有效地提高了标定效率,采用不同的声信标基准目标解算结果一致,在深海作业中优势明显。通过浅水试验结果可以看出该方法水平方向上的标定精度能达到和测距等量级的毫米量级精度,和传统标定方法相比提高了一个数量级,在提高标定精度的同时降低了作业复杂度,采用本文的标定结果获得的目标定位结果更接近于GPS输出,具有良好的工程应用价值。      

Translation, rotation, and scale invariant image registration technique using angular and radial difference functions

An algorithm is proposed for registering images related by translation, rotation, and scale based on angular and radial difference functions. In frequency domain, the spatial translation parameters are computed via phase correlation method. The magnitudes of images are represented in log-polar grid, and the angular and radial difference functions are given and applied to measure shifts in both angular and radial dimensions for rotation and scale estimation. Experimental results show that this method achieves the same accurate level as classic fast Fourier transform （FFT） based method with invariance to illumination change and lower computation costs.     

复杂天空背景下的红外弱小目标跟踪

为解决传统跟踪算法不能有效区分复杂天空云层背景边缘和红外弱小目标,从而在跟踪过程中产生“偏移”的问题。在时空上下文原理基础上分析跟踪“偏移”的原因,引入高斯曲率滤波,提出一种改进的时空上下文红外弱小目标跟踪算法。该算法首先采用高斯曲率滤波对上下文区域进行预处理,在保留上下文区域背景边缘的同时剔除高频的红外弱小目标和噪声,从而获得准确的红外弱小目标置信图,利用红外弱小目标置信图估计出红外弱小目标位置。采用四组复杂天空背景下的红外弱小目标图像序列进行实验,并与经典的模板匹配算法、基于粒子滤波的均值漂移算法和快速压缩跟踪算法三种跟踪算法作比较。实验结果表明,算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于其他三种算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性,可以实现对复杂天空背景下红外弱小目标的有效跟踪。     

目标跟踪中目标模型更新问题的半监督学习算法研究

本文针对长期稳定的目标跟踪中的目标形变、尺度缩放、旋转等问题, 提出一种步步为营的反馈式学习方法, 该方法通过正、负约束实现对于目标模型和分类器的判别能力和容错能力提高的同时, 使更新带来的误差尽量小, 并证明了其收敛性. 通过实验表明, 对于同一种跟踪算法使用本文提出的目标更新方法进行更新学习的比不更新学习的跟踪效果要稳定得多, 对于目标的尺度变化、形变、旋转、视角变化、模糊等都有较好的适应性, 并通过与现有的较流行的方法进行比较, 本文方法鲁棒性较好, 有很高的研究和应用价值.