基于FPGA的自适应阈值运动目标检测

帧间差分法是运动目标检测最为常用的方法之一,具有算法简单、数据处理量小、易于实现等优点,因而得到广泛应用。而帧间差分法通常是根据单一的光照条件设定的固定阈值以判断是否有运动物体,因此限制了其在不同光照条件下的应用。针对上述情况,以色度、饱和度、亮度(HSL)颜色空间中的亮度值为依据,建立光强-亮度-阈值表,从而以动态的阈值调整拓展了帧间差分法在不同光照条件下的应用。通过仿真和FPGA实现了该目标检测系统,并搭建了验证测试系统。实验结果表明,当光照强度为90 W/m2时,在3.0 m/s和0.5 m/s速度下,自适应阈值的检测正确率分别达到93%和95%,与固定阈值设定较大时的检测结果相近;在0.59 W/m2的低光照条件下针对上述运动速度,检测率分别达到84%和92%,与小固定阈值检测结果相近。     

阴极射线管显示器亮度范围内对人眼视觉特性的实验研究

用CRT显示器显示5种频率的目标光栅,通过改变矩形波光栅的平均亮度,测量了9名男性青年在不同平均亮度条件下的对比度觉察阈值,并得出亮度与对比度觉察阈值间的关系曲线,从而探讨人眼在显示器亮度范围内的亮度视觉特性.实验结果表明,不同人眼对频率f＝3.79和4.97cpd(周/度)的目标光栅的对比度觉察阈值非常相近,而对频率f＝1.23,1.97和9.86cpd的目标光栅的对比度觉察阈值相差甚远;提高显示器亮度可以降低对比度觉察阈值,提高显示器显示图像分辨力,但是随着亮度的增加(达到Weber区域),亮度对分辨力的提高达到一定限度,而且,当亮度在60cd/m²左右时,显示信息效果与人眼视觉特性最匹配.基于对人眼在显示器亮度范围内的亮度视觉特性的研究,为在显示器上进行图像处理、显示器制造、摄影、印刷、配色等研究和应用奠定基础. 关键词： 人眼视觉特性 对比度觉察阈值 视角 空间频率     

改进三帧差分算法在移动物体检测中的应用

移动物体监控系统利用检测算法识别监控区域的移动物体,并进行实时异常信息存储,检测算法中的传统三帧差分法中的阈值是固定的,因此重叠部分无法准确检测出来,存在空洞现象,可能发生误判。针对这些问题,对已有的三帧差分法进行改进,结合图像边缘提取和自适应的迭代阈值计算方法来提高移动物体检测的准确性,并对异常信息进行选择性存储,由实验结果可知,应用平台采用改进后的移动物体检测算法,较好的提高了移动物体检测的灵敏度,增强了检测系统的实时性和准确性,若仅存储异常信息,可节省视频存储空间,并在定位异常动态信息时节省查找时间。     

基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

超光谱成像仪图像均匀性校正

为获得高质量新型超光谱成像仪图像,根据新型超光谱成像仪图像特点,对其图像均匀性校正进行研究。利用转台旋转模拟超光谱成像仪对地面推扫,对景物成像获得超光谱成像仪三维数据;采用太阳作为新型超光谱成像仪图像均匀性校正光源,应用相应校正系数对超光谱成像仪的数据进行处理。结果表明：所采用校正方法对新型超光谱成像仪具有很好校正效果,同时也验证了新型成像光谱仪具有较高成像质量;单像元校正时间为2×10-6s,大数据量图像校正需较长时间;利用太阳照射漫反射板作为扩展源对亮度均匀物体图像进行校正,校正均匀性小于4%。     

基于层的平动军事目标图像识别及运动估计

根据平动物体的运动学特征采用层的图像处理方法,实现自然环境中平动军事目标的识别和运动估计。在彩色图像的组成层上,进行图像恢复、背景噪音消除和轮廓提取等灰度图像处理。依据军事目标的特点,在各个图像组成层上采用独立的参数控制以实现最佳彩色图像处理效果。在已知目标模型的情况下,根据连续帧的处理识别确定模型的运动状态,结合平动的特点,实现目标模型的运动估计。在层上的图像处理效果优于灰度处理,利用目标模型模板,能较准确地判断目标模型运动状态。     

畸变校正与帧差法相结合的运动目标检测

提出了一种图像畸变校正与帧差法相结合的运动目标检测方法。首先利用实验测量和曲线拟合的方法对光学成像系统的畸变进行测量校正,以满足运动目标检测的精度要求;然后将畸变校正方法应用在实时获取的视频图像帧中,利用帧差法实现光学成像系统旋转运动时的运动目标检测。实验表明,该算法可行、抗噪性好,能够满足实时性需求。     

基于配准的机载红外非均匀性校正技术应用

机载红外点目标探测系统在搭载飞机飞行中探测系统的环境参数会发生变化,导致通过传统地面标定方法获取的非均匀性校正参数的准确性有所降低,故有必要进行机上基于场景的非均匀性校正。本文提出了一种基于帧间配准的机上非均匀性校正算法,首先对图像进行预处理,滤除探测器坏点影响,然后用两帧邻近图像计算互功率谱,求出互相关函数,确定配准位移。两帧连续图像完成配准后,通过误差函数最小化来实现校正参数的更新,最后对整个图像序列进行上述迭代计算,获取最终校正参数。本文模拟了一组非均匀性场景图像序列作为实验图像序列,通过实验分析,提出了帧间图像变化(平移、旋转、缩放)对本算法校正效果的影响,然后采用两个具有代表性的算法与本文提出的算法分别对该图像序列进行处理,并从图像质量和收敛速度两方面比较算法性能。结果表明:与其他两种算法相比,本文提出的算法非均匀性校正效果较好,峰值信噪比提高了20 dB以上,结构相似性则突破了0.99。本文提出的算法虽然比较复杂,但校正参数收敛速度较快,易于在硬件平台上实现,具有一定的工程应用前景。     

图像序列中目标关键帧快速搜索算法

在目标测量时所获得的图像序列中,如何定位目标关键帧(最有利于目标测量的图像)的位置,对目标识别的效率和测量设备的性能有着显著的影响.针对具有复杂特性的目标图像序列,提出了一种基于帧间像素灰度差值来定位目标关键帧的快速搜索算法.该算法仅仅利用像素灰度值这一最基本的特征,将图像序列中相邻两张图像的同一像素的灰度差值与给定阈值相比较,统计高于阈值的像素个数,再与另一给定阈值相比较,进而确定目标关键帧的位置.实验结果表明,该算法对目标大小不同、形状不同,环境不同,信噪比较高的图像序列都具有快速、稳定的搜索效果.     

基于多视角融合的夜间无人车三维目标检测

为了提高无人车在夜间情况下对周围环境的物体识别能力，提出一种基于多视角通道融合网络的无人车夜间三维目标检测方法。引入多传感器融合的思想，在红外图像的基础上加入激光雷达点云进行目标检测。通过对激光雷达点云进行编码变换成鸟瞰图形式和前视图形式，与红外图像组成多视角通道，各通道信息之间融合互补，从而提高夜间无人车对周围物体的识别能力。该网络将红外图像与激光雷达点云作为网络的输入，网络通过特征提取层、候选区域层和通道融合层准确地回归检测出目标的位置以及所属的类别。实验结果表明，该方法能够提高无人车在夜间的物体识别能力，在实验室的测试数据中准确率达到90%，速度0.43 s/帧，达到了实际应用要求。     

全彩LED显示屏亮度检测与校正算法

针对全彩LED显示屏亮度均匀性问题,介绍了一种基于CCD相机的全彩LED显示屏亮度检测和校正算法。首先利用CCD相机获取显示中的图像,通过数学形态学和大津法对图像进行去噪和阈值分割处理,确定LED灯点的中心位置,然后使用最佳包含圆方法统计分析各个灯点的相对亮度值,并计算出其三色校正系数矩阵。实验证明,该算法检测速度快,校正效果较好,从而改善了显示的质量,延长了显示屏的使用寿命。     

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。     

Scene based nonuniformity correction based on block ergodicity for infrared focal plane arrays

This paper puts forward a new scene based nonuniformity correction algorithm for IRFPA. This method adopts phase-correlation method for motion estimation and takes the sum of mean-square errors of the pixel brightness between several adjacent frames as the cost function when the brightness constancy assumption between two adjacent frames is satisfied. Nonuniformity correction parameters could be estimated by minimizing such cost function. In order to reduce calculation quantity, we can divide these images into several subblocks, and solve for the optimum solution of the cost function respectively in each subblock. From the analysis, it is shown that the optimum solution is of global uniqueness when all the elements in subblocks could satisfy the ergodicity condition. Then the estimated value of nonuniformity correction parameters could be deduced by minimizing the cost functions. The nonuniformity correction experiments for both infrared image sequence with simulated nonuniformity and infrared imagery with real nonuniformity show that the proposed algorithm could achieve a great correction effect by only analyzing a small number of frames.     

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。     

基于TDI-CCD的高速小目标交汇测量系统

介绍了TDI CCD图像传感器的工作原理和成像特点 ,提出了基于TDI CCD的交汇测量系统 ,初步分析了该交汇系统行扫描速率和目标运动速率的同步控制问题。同一般线阵CCD组成的交汇测量系统相比较 ,TDI CCD构成的交汇测量系统能够提高探测灵敏度、扩大动态探测范围、增大信噪比 ,从而大大提高系统对目标的捕获几率。同时亦可减小照明光源的亮度及功耗。对大靶面、高速小目标物体运动轨迹的精密测量具有重要意义。     

大气风速对大气传输光束相位特性的影响

采用功率谱反演法构建湍流相位屏,通过横向平移相位屏的方法模拟大气风速引起的湍流时间变化,进而模拟分析了包括时间进程的激光大气传输特性,从波前相位功率谱密度的角度,定量分析了大气风速引起的激光束在大气湍流中传输时的相位特性变化。在此基础上,采用影响函数模拟变形镜对畸变波前的校正作用,对激光束经大气湍流传输后的自适应校正效果进行了预估,分析了大气风速对校正效果的影响。结果表明,大气风速对边界层湍流中光束相位特性的影响很小,然而,对于自由大气湍流中的传输光束,大气风速越大,波前相位畸变程度越大,畸变波前中高频相位比例也越大;环状光束的校正效果受大气风速的影响比平顶光束更小,并且,随着环状光束阶数的增大,校正效果所受影响逐渐减小;在一定相位畸变范围内,畸变程度越大的环状光束的相位校正效果受大气风速的影响越小。     

基于正弦和三角波条纹投影的三维测量方法

在现有的针对复杂物体表面形貌的三维测量方法中, 为了完成绝对相位的测量, 通常需要处理至少6幅条纹图像, 限制了测量速度。提出了采用2幅正弦条纹和2幅三角波条纹图来获得物体三维形貌的方法。利用两步相移正弦条纹和两步相移三角条纹得到截断相位, 再利用两步相移三角波条纹得到条纹级次, 减少了投影条纹幅数, 提高测量速度。在得到条纹级次时, 计算三角波条纹强度调制和强度对比度, 与计算相位相比, 可以减少数据处理的时间, 进一步提高测量速度, 同时能减小物体表面反射率的影响, 提高了测量精度。测量最大高度为39 mm的阶梯状标准块, 得到的最大绝对误差和最大的RMS误差分别为0.045 mm和0.041 mm。验证了该方法的有效性和实用性, 在高速实时的复杂形貌三维测量中有广泛的应用前景。     

Processing of double-sided interferograms subject to background self-radiation of an FTIR spectrometer

The effect of background (instrumental) self-radiation of a Fourier transform infrared (FTIR) spectrometer on the processing of double-sided interferograms is studied. From a theoretical analysis of the Michelson interferometer it was shown that when the brightness temperature of the object of study is close to the temperature of the instrument, the measured spectrum may contain inverted spectral ranges or isolated bands. The interferogram correction algorithms and experimental technique for elimination of the spectrum inversion and for compensation of the background self-radiation of the instrument are suggested.     

真实场景下视频运动目标自动提取方法

视频运动目标跟踪逐渐成为研究热点并应用到军事民用等领域,为了能够从真实场景中快速准确地提取视频跟踪单运动目标或多运动目标,提出了一种新的运动目标自动提取方法。首先通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像。其次,为了消除差值图像中噪声的影响,标记此二值图像的连通像素来检测出运动目标所在的区域,并与边缘检测出的空间信息结果比较得到运动目标模型。最后,将图像分成若干区域,在每个分区域内依次连接每个运动目标模型的最外围轮廓点,由此构成目标闭合轮廓。利用得到的连续边界,对运动目标进行提取。实验结果表明,该算法能够有效地自动提取速度不同的单运动目标,同时能够提取多运动目标。     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。