Mean-shift跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用

针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visual C+ + 6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30"之内。     

基于光学相控阵的目标指示系统

为实现对运动目标实时指示激光束的非机械电控制,建立了基于光学相控阵的目标指示系统.首先,根据光学相控阵原理和空间光调制特性,对预设指示图添加共轭对称项,利用快速傅里叶变换计算全息法生成的全息图进行制表.其次,在图像传感器采集视频下,运用基于核函数密度估计的改进Mean-shift目标跟踪算法,获取多目标位置信息,查表并载入全息信息,完成全息图的实时更新.最后,利用空间光滤波特性,设计光电再现环节,消去冗余项并完成全息再现过程.实验发现:对8bit灰度全息图,系统每秒的指示速度均在60帧以上,各部件效能达到最大化.满足了目标指示系统稳定性、实时性、准确性等要求,理论算法和实验结果也验证了该系统的有效性.     

无人机对地目标自动检测与跟踪技术

针对无人机图像帧序列具有平台高速运动，视角旋转强烈，需要实时处理等特点，提出一种基于双级旋转不变特征空间检测（粗匹配-精细匹配）与并行特征提取跟踪的无人机对地目标图像帧序列自动快速目标检测与跟踪算法。采用图像子块的平均灰度值、灰度值方差、灰度值梯度构建特征空间。通过构造图像特征空间的方法来快速筛选待匹配图像的可疑区域，删除大量的背景区域，检测算法使用全局初步匹配加局部精细匹配的方法来规避算法复杂度的缺陷。理论及实验分析表明:该算法实时性强，对图像的旋转畸变具有抵消作用，对异常情况可以恰当处理，且全局初步匹配流程具有可移植性，可以在其他图像匹配跟踪算法中充当预处理器。实验结果表明:该算法在无人机对地的情况下可以保证对地面目标的稳定跟踪，配套检测算法具有较好的实时性，满足无人机图像目标检测跟踪实时处理的需要。     

基于FPGA的运动目标实时检测跟踪算法及其实现技术

运动目标检测跟踪有关的算法及其基于PC平台的实现已经比较成熟,但实时性较差。将采集的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频用于目标检测,彩色视频流用于跟踪显示。以经典的帧间差分法和背景差分法为基础,根据现场可编程门阵列(FPGA)的特点及片外同步动态存储器的存取控制要求,对这两个算法用FPGA逻辑单元进行了设计和实现。对原始彩色视频流和转换后的灰度视频流的存取使用乒乓操作,在滤波和形态学处理时使用了并行的流水线操作,极大地提高了算法的实时处理能力。在FPGA开发板上构建了一个彩色视频图像中运动目标检测跟踪系统,对系统性能进行了测试。实验结果表明,系统可在多种分辨率和帧率下进行运动目标进行实时检测跟踪;固定背景差分法对目标运动速度无限制,但当使用帧差法对快速运动目标进行有效的检测时,应使目标的帧差间距大于3.2像素。     

基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

基于双数字信号处理器(DSP)的实时相关图像处理系统的设计

以两片由TI公司生产的数字信号处理器TMS320C6203B为核心,用可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制,采用现场可编程门阵列FPGA作图像的预处理和进行双数字信号处理器(DSP)之间的通讯,实现了实时相关的图像处理。此系统实时性好,可直接利用数字图像的灰度特征,在低信噪比的情况下目标跟踪点漂移小,目标跟踪能够较好地适应不同灰度分布的背景。     

复杂背景灰度图像下的多特征融合运动目标跟踪

为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难,本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法,保证在满足工程实践需要的条件下,能够对目标进行稳定的跟踪。算法首先对灰度图像利用Sobel算子求出梯度特征,将X、Y双方向的梯度特征与灰度特征相融合得到新特征,新特征在核密度函数下对低对比度,目标轮廓形状变化较大的情况有较高的适应性和稳定性,再利用背景建模的方法对提取的运动目标区域进行加权,降低非跟踪目标的权值,最后对融合后的加权特征目标利用改进MeanShift算法进行跟踪。通过大量的实验表明,该算法适应目标和背景的复杂变化,并且具有较强的鲁棒性,基本满足在复杂背景灰度图像下目标跟踪的工程实际需求。     

星载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位算法研究

为了解决星载光电跟踪系统对连续帧图像快速识别、准确定位的要求.在深入分析连续图像序列特性和星载光电跟踪系统特点的基础上,利用光电跟踪系统转台的角度变化信息,对图像序列进行帧间差值运算以获得目标残差图,并基于残差图和原始图像信息提出了一种新的目标识别定位算法,大大地减小了运算量.结合中值滤波和自适应波门跟踪算法,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的实验,结果证明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足星载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求.     

一种基于数字图像的多目标检测方法

为使武器系统具备同时对多个目标进行精确打击的能力,在光电系统中可采用多目标视频跟踪器辅助激光照射器、伺服稳定平台实现多个潜在目标同时捕获跟踪并打击。研究了一种运行于多目标视频跟踪器的目标检测方法,针对数字图像分辨率高、数据量大及难以在嵌入式系统中实时运行的难点,基于TMS320C6455 DSP处理器,提出基于小波金字塔的全局运动光流估计算法图像配准实现运动图像的背景补偿以获取差分图像,相比传统的块匹配、灰度投影配准及基于特征点的配准算法,具有配准精度高与可嵌入式系统实时处理等优点,在差分图像中采用区域生长结合管道滤波算法提取图像中多个运动目标。经实验验证,该方法在复杂地面场景对汽车、自行车及行人目标检出率可达95%,计算时间仅为25 ms,具有良好的实时性和检测效果。     

复杂红外背景中运动小目标快速跟踪技术

在地面、海面、天空复杂背景下对红外小目标稳定跟踪是亟需解决的难题。为兼顾鲁棒性和实时性,以判别尺度空间跟踪算法为基础,应用可有效表征目标区域灰度突变特性和目标形状信息的广义结构张量算法作为特征提取方法。改进后的算法更适用于红外图像快速处理,能提高跟踪鲁棒性,且计算量小、效率高,目标特征维度低。为提高跟踪稳定性,依据置信度决定跟踪模型更新,避免模型被错误样本干扰。与判别尺度空间跟踪算法相比,所研究算法在准确性、实时性、鲁棒性方面均具有显著优势,且实现300 fps的跟踪速度@256×256像素图像。     

快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法

 视频图像分割时的运动阴影由于与被测对象的相似性而常被误判为被测对象,传统的阴影检测方法一般难以满足实时智能交通系统对处理速度的要求。为此,提出用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分,再用正、负两个阈值对其二值化,在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。实验表明,将这种方法应用于运动车辆的检测,具有速度快和阴影消除效果好等特点,可应用于实时的运动目标检测和跟踪等领域。     

二维轴对称图象高阶胡氏不变矩快速算法的改进

提出了基于二维轴对称性目标图象矩快速算法的实用化改进方案.算法实用化改进是通过两个命题的证明实现的.一是通过轴对称目标图象质心在对称轴上的命题证明,实现了将二维轴对称图象矩快速算法用于轴对称性图象中心矩的计算;二是通过目标图象以坐标系中任意两点为圆心,旋转相同角度,结果图象具有平移性的命题证明,实现了算法用于对旋转不同角度的对称目标图象的中心矩的计算改进.在此基础上,完成了二维轴对称目标图象高阶胡氏不变矩实用化快速算法的实现.实验证明,该算法具有较好的实时性能,且具有较小的引入误差.     

Implementation of opto-digital stereo object tracking system

In this paper, a new opto-digital stereo object tracking system using the variable window mask and the optical binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC) is proposed. At the first step, with the distance information from the stereo camera to the tracking object easily acquired by the structural elements of a stereo vision system, the area of the tracking object can be digitally extracted by using the variable window mask. And, at the second step, by carrying out the optical BPEJTC between this reference image obtained from the variable window mask and the stereo input image, the coordinates of the tracking object's location can be acquired, and then with these values, the convergence angle and the pan/tilt of the stereo tracking camera can be finally controlled. From some experimental results, the proposed system is found to be able to effectively extract the area of the target object from the input image having the background noises by using the variable window mask. And, with the location values of the tracking object obtained by using the optical BPEJTC, the convergence angle and the pan/tilt of the stereo cameras can be controlled. Finally, a feasibility of real-time implementation of the adaptive stereo object tracking system using the proposed algorithm is also suggested.     

基于空间光调制器的非相干数字全息单次曝光研究

菲涅耳非相干相关全息术(Fresnel incoherent correlation holography,FINCH)利用在空间光调制器(spatial light modulator,SLM)上加载双透镜模式对同一物点光分束自相干,并通过改变加载的相位因子得到不同的相移全息图.本系统利用SLM可分区编码调制特性,将FINCH成像中SLM上分三次加载的0°,120°,240°相位双透镜掩模各提取1/3组成一幅复合相移模式加载,并研究了三种相位分布方式对FINCH成像质量的影响.结果表明:三个相位在SLM上分布间隔越大,再现像越清晰.在此基础上,提出了一种新的掩模加载方式,在SLM加载透镜阵列,每一个相位因子对应一个双透镜,具有一个光轴.实验表明,通过这种加载方式,通过SLM后形成的三个相移图能够一次在电荷耦合器上记录,并且三个相移图不重叠,然后通过MATLAB编程计算将不同相移角度的全息图分别提取出来,通过三步相移计算合成一幅包含有物光波的复值全息图,最后通过数值再现算法重建待测样品.此系统可用于对光源相干性较低的实时成像系统,也为微小形变测量、动态物体的观测提供了新方法,为非相干数字全息术的发展提供了新思路.     

Fresnel diffraction method with object wave rotation for numerical reconstruction of digital hologram on tilted plane

We present a new method for numerically reconstructing holography image on tilted planes within the Fresnel domain. The method is based on the Fresnel diffraction algorithm and object wave rotation transform. By suitable rotation the object wave on recording plane and once fast Fourier transformation this method can be implemented. The proposed method can render the real image of the hologram not only on parallel plane but also on the tilted. Experimental results are presented to demonstrate the method for a single axis rotation.     

基于光流的运动小目标检测算法

运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法,它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标,目标大概为5～10个像素,而且背景复杂,相机抖动,普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下,通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标,同时运用高斯金字塔模型,提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。     

Human detection based on motion object extraction and head–shoulder feature

Aimed at the shortcomings of the traditional video monitoring system, human detection method in intelligent video monitoring system was researched. This paper proposed a human detection method based on motion object extraction and head–shoulder feature to complete human detection and statistics in video image sequences. Firstly, background subtraction based on adaptive threshold was used to extract foreground moving object information, then image erosion and image dilation were used to bypass the object shade and remove false object in order to optimize the results of motion object extraction. And finally, for realizing human moving object detection, we proposed the object discrimination algorithm based on human head–shoulder feature to complete human detection and statistics. Experimental results show that the method can successfully realize human detection and statistics. The method is highly accurate and has good real-time and extensive applications. The identification rate is 86% through human video sequences to test. This method can detect human automatically and provide the theoretical and technological base for object detection in the intelligent surveillance system.     

基于支持向量机增量学习和LPBoost的人体目标再识别算法

摄像机间目标关联是无重叠视域多摄像机目标持续跟踪的关键.提出了一种只利用人体目标外观,完全不依赖于空时关系的人体目标再识别算法,利用识别结果直接进行跨摄像机间人体目标关联,而不依赖于目标的捕获时间和路径限制.对跟踪视频前景图像序列提取互补性视觉单词树直方图和全局颜色直方图二种特征,采用支持向量机增量学习在线训练二种特征的人体外观辨别模型,再利用多类线性规划增强算法对二种特征的支持向量机模型进行在线自适应融合.实验结果表明,本文算法具有较强的在线学习能力,能增量式表达人体目标辨别性外观模型,特征融合后的模型区别性更强,有效地降低多方面条件变化的影响,获得了高识别率,且能够实现快速实时实现,相对于现有方法有了明显提升.