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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。 相似文献
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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。 相似文献
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目标跟踪算法的性能通常和初始跟踪框的质量有关。在无人机对地侦察任务中,由于反应时间有限,操作员通常难以选取精确的初始跟踪框,导致目标跟踪结果较差。针对这一问题,提出一种半自动的跟踪框快速初始化和自适应优化策略,并给出基于视觉显著性和显著图像分割的自适应优化算法样例,在性能提升和运行时间上均具有优势。与优化前相比,在2个数据集上的跟踪成功率最高提升0.262、跟踪精度最高提升0.177;在运行时间方面,处理200像素×200像素的图像切片时,理论并行速度可达10帧/s。提出的跟踪框初始化和优化策略,结合了人的主观选择和视觉认知,可以有效解决无人机对地侦察任务中目标难以锁定的问题,并具备在嵌入式设备中的可移植性。 相似文献
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为了对视频序列中的运动目标进行快速、准确地提取,提出了一种自适应背景模型估计方法.利用背景与前景图像在时域中不同的变化特性,构造图像的稳定矩阵函数,通过稳定矩阵元素的变化自动区分背景点和前景点,并对稳定矩阵设置上、下饱和值,使算法能在短时间内自动感知背景的突变,从而快速地建立背景图像模型并对其实时更新.同时还分析了动态图像序列的配准问题,选取局部特征模板图像,采用投影匹配原理简化计算,快速估计出全局运动矢量.实验证明,背景估计算法收敛速度快,只需10 frame图像即可建立稳定背景,对于500 pixel×200 pixel动态图像序列,整个算法时间只需35 ms,完全满足工程上25 frame/s处理能力的要求. 相似文献
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设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪. 相似文献
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基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪. 相似文献
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主要研究动态背景下的运动目标检测和跟踪问题。背景补偿差分法是一种常用的动态背景下运动目标检测算法,但检测到的目标轮廓要比其真实轮廓大,检测结果不准确且算法复杂度较高。主动轮廓模型在图像分割和目标提取过程中具有拓扑结构变化灵活性,对数值计算方案的设计更加方便、有效,据此提出一种基于改进C-V模型和卡尔曼滤波的算法,用来检测和跟踪动态背景下的运动目标。提出的算法利用C-V模型曲线演化检测和跟踪目标,使C-V模型在目标的边缘处收敛。结合卡尔曼滤波预测运动目标下一帧位置,从而实现对运动目标轮廓的跟踪。实验结果表明,该方法可以对动态背景下运动目标进行精确的检测与跟踪。 相似文献
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基于序列图像的运动目标实时检测方法 总被引:19,自引:0,他引:19
运动目标检测是当前进行图像分析和理解以及在计算机视觉领域研究的热点,它被广泛地应用于靶场测量、目标监视、视频压缩、车辆跟踪和航空航天等领域。在参考大量文献资料的基础上,系统研究了近年来国内外已经比较成熟的一些算法,并把它们分成了7类。 相似文献
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应用角点匹配实现目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
角点特征是图像的一个重要局部特征,因其具有计算量小、匹配简单以及旋转、平移、缩放不变的性质,而在图像配准与匹配、目标识别、运动分析、目标跟踪等应用领域都起着非常重要的作用。本文提出了一种新的基于角点特征的向量匹配方法,该方法利用Harris算子检测出目标角点,通过角点的矩特征形成目标的特征向量,最后通过对序列图像的目标特征向量进行匹配来实现目标跟踪。此算法在一般情况下能匹配80%以上角点,在遮挡情况下仍能正确匹配70%左右,处理速度达到20 frames/s,满足了实时要求。实验结果证明此方法可有效地抵御目标的变形和遮挡情况。 相似文献
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Infrared moving target detection is an important part of infrared technology. We introduce a novel infrared small moving target detection method based on tracking interest points under complicated background. Firstly, Difference of Gaussians (DOG) filters are used to detect a group of interest points (including the moving targets). Secondly, a sort of small targets tracking method inspired by Human Visual System (HVS) is used to track these interest points for several frames, and then the correlations between interest points in the first frame and the last frame are obtained. Last, a new clustering method named as R-means is proposed to divide these interest points into two groups according to the correlations, one is target points and another is background points. In experimental results, the target-to-clutter ratio (TCR) and the receiver operating characteristics (ROC) curves are computed experimentally to compare the performances of the proposed method and other five sophisticated methods. From the results, the proposed method shows a better discrimination of targets and clutters and has a lower false alarm rate than the existing moving target detection methods. 相似文献
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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。 相似文献
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Infrared small moving target detection is one of the crucial techniques in infrared search and tracking systems. This paper presents a novel small moving target detection method for infrared image sequence with complicated background. The key points are given as follows: (1) since target detection mainly depends on the incoherence between target and background, the proposed method separate the target from the background according to the morphological feature diversity between target and background; (2) considering the continuity of target motion in time domain, the target trajectory is extracted by the RX filter in random projection. The experiments on various clutter background sequences have validated the detection capability of the proposed method. The experimental results show that the proposed method can robustly provide a higher detection probability and a lower false alarm rate than baseline methods. 相似文献