运动背景下的帧间稳像技术

针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明:该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差(RMSE)值明显下降,与参考帧图像更加吻合。     

运动背景下的帧间稳像技术

针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明：该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差（RMSE）值明显下降,与参考帧图像更加吻合。     

一种稳定船载电视侦察图像序列的灰度投影拟合算法

提出了一种新的船载电子稳像算法———灰度投影拟合算法,此算法包括:合理划分图像区域,保证区域内各点运动一致;利用灰度投影法确定每个区域内的图像平移量;利用拟合公式确定图像全局运动矢量。既保留了灰度投影算法的快速性,又保证了图像旋转量的准确确定,从而实现了图像灰度细节丰富但无明显特征目标的图像序列的稳定。对船载摄像系统获取的视频图像序列进行稳像处理的结果表明,该稳像算法稳像精度高,实时处理能力强,实际应用效果好。     

高分辨率灰度投影算法及其在电子稳像中的应用

提出一种用于检测图像运动矢量的高分辨率灰度投影算法。灰度投影算法将图像在水平和垂直方向上的灰度投影数据作为图像特征,获得图像运动信息,一般只能达到一个像元精度。而通过采用相关计算进一步细分灰度投影数据,可以提高图像运动特征位置信息的精度,获得亚像元级的图像运动矢量。实验室摇摆台电子稳像实验结果表明,该方法可以有效提高图像运动矢量的计算精度。     

低曝光量下投影算法的稳健性研究

研究了在低曝光量情况下灰度投影算法的稳健性,为提出的稳定成像系统的设计与实现提供可行性论证。通过合成视频实验探讨、实际视频实验论证相结合的研究方法,探讨曝光量不足对灰度投影算法性能的影响。实验结果表明,灰度投影算法在欠曝5档和存在一定随机噪声的情况下,仍能保持良好的运动矢量估计性能,从而说明了投影算法在一定的曝光量范围内仍能准确地得到运动矢量估计,是一种运算量小、实时性好且稳健性较强的电子稳像算法。投影算法在低曝光量情况下良好的稳像稳健特性,使其能在低亮度及高实时性要求等环境下应用于航拍、卫星遥感等稳定成像或高清晰成像场合。     

用于实时数字稳像的灰度投影算法研究

基于灰度投影算法构建了一个实时数字图像稳定系统,阐述了灰度投影算法应用于数字稳像的基本问题.深入分析和研究了算法在稳像系统中的中值滤波、区域选择、参考帧选择等优化问题.该系统的硬件由振动平台、光学镜头、CCD、图像采集卡和计算机构成;软件编程基于DirectShow平台,通过Visual C++实现.通过对稳像试验结果的定量评价与分析表明,该灰度投影稳像算法具有简捷、快速、准确的特征,是实现摄像机实时数字稳像的一种切实可行的方法.     

一种补偿平移与旋转运动的快速电子稳像算法

针对视频图像序列的非稳特性,研究了电子稳像算法中灰度投影算法和块匹配算法各自的不足之处,提出了一种快速补偿视频图像序列间平移及旋转运动的稳定成像算法.该算法先采用灰度投影算法估计并补偿视频图像序列间的平移运动,再利用拉普拉斯变换在靠近图像的边缘区域选取几个具有明显特征的小块,运用块匹配算法进行匹配,计算并补偿其旋转运动量,以得到稳定的视频图像序列.通过理论分析和实验验证,表明这种稳像算法具有速度快、准确度高的特点.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于改进网格运动统计特征的在线三维测量

为了解决在线三维测量技术中像素匹配耗时长,准确率低等问题,提出了一种基于改进网格运动统计特征的像素匹配算法.该方法只需一帧固定的正弦光栅投影到被测物体上,由摄影系统连续采集五帧物体在相等位移下的变形条纹图,提取出相应的调制度信息,并利用快速旋转不变性特征算法提取图像的特征点匹配对,然后利用改进的网格运动统计特征算法来实...     

基于灰度投影法运动估计的成像CCD平移补偿法

为了提高成像质量,得到高分辨率的图像,通过对灰度投影法进行分析,提出一种基于灰度投影法运动估计的成像CCD平移补偿法,给出其系统结构图。该方法采取只平移成像CCD,探测CCD固定,即在成像CCD补偿位移量的过程中,探测CCD不补偿位移,探测CCD在成像开始的第一帧为全局参考帧,其他帧与之比较来获得位移量。验证了分辨率标板在各种运动情况下系统的补偿效果,对拍摄的实物图像进行恢复,结果证明：该补偿法对慢速运动图像和随机振动图像具有较高的恢复能力。     

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。     

亚像素多重分形方法在图像处理中的应用

提出了一种用亚像素多重分形原理求取图像奇异性的新型算法,降低了单纯依靠整数像素位置灰度级梯度信息计算边缘测度所产生的误差。该算法结合CCD成像机理给出在亚像素位置的灰度级梯度分布规律,利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合,对应着从边缘到纹理各层面的图像内容。模拟计算了投影小波中心点改变单位距离对边缘测度的影响程度,得出亚像素分割梯度的方法可以增加计算结果鲁棒性的结论。此方法用于标准图像的分割中,选用5×5亚像素数目提取的最奇异性集合与索贝尔(Sobel)算子(默认阈值为36.7920)提取的边缘的峰值信噪比为9.3981 dB。应用于复杂路面的裂纹提取中,其结果更符合人类的视觉观测。     

Hybrid multi-resolution detection of moving targets in infrared imagery

A hybrid moving target detection approach in multi-resolution framework for thermal infrared imagery is presented. Background subtraction and optical flow methods are widely used to detect moving targets. However, each method has some pros and cons which limits the performance. Conventional background subtraction is affected by dynamic noise and partial extraction of targets. Fast independent component analysis based background subtraction is efficient for target detection in infrared image sequences; however the noise increases for small targets. Well known motion detection method is optical flow. Still the method produces partial detection for low textured images and also computationally expensive due to gradient calculation for each pixel location. The synergistic approach of conventional background subtraction, fast independent component analysis and optical flow methods at different resolutions provide promising detection of targets with reduced time complexity. The dynamic background noise is compensated by the background update. The methodology is validated with benchmark infrared image datasets as well as experimentally generated infrared image sequences of moving targets in the field under various conditions of varying illumination, ambience temperature and the distance of the target from the sensor location. The significant value of F-measure validates the efficiency of the proposed methodology with high confidence of detection and low false alarms.     

海面弱小目标高光谱融合技术研究

海面目标受海水扰动影响,难以被宽波段光电传感器探测识别。高光谱传感器可以获取海面目标和水体的光谱数据,利用目标和海水的光谱特性差异可以有效抑制海面扰动影响,提高探测识别能力。针对高光谱数据降维融合容易丢失海面弱小目标问题,研究了弱小目标光谱数据融合方法。通过相似性分类产生类矩阵,由类矩阵主成分变换的降维投影矩阵来投影变换原有光谱数据,获得降维数据矩阵。降维矩阵通过空间变换转换到RGB彩色空间,生成伪彩色融合图像。通过远距离弱小目标和水中鱼群高光谱数据,验证了改进方法的融合性能。实验结果表明:相似性分类融合方法不仅能将高维光谱数据融合成一幅伪彩色图像,还能有效避免弱小目标融合丢失问题,提高了目标探测识别能力。     

一种空域和频域相结合的运动图像亚像素配准技术

针对视频图像运动检测问题,提出了一种结合空域灰度投影和频域相位相关的亚像素图像配准方法。首先,采用灰度投影算法在空域对运动图像进行粗配准,即在图像行和列方向上计算图像灰度投影特征数据,根据灰度相关函数最小化准则,估计像素级运动量;然后,在经过粗配准的两幅图像中心选取尺寸相同的区域,进行快速傅里叶变换,在频域采用扩展的相位相关算法对图像进行精确配准。该方法利用图像的功率谱信息,减少对图像内容的依赖,运用基于最小二乘的曲面拟合法,实现亚像素图像配准参数估计,具有从粗到精的特点,有效提高了图像检测精度。文中最后对样本图像进行了图像配准对比实验,结果表明,该方法可以检测0.01 pixel的运动量,最大配准误差为0.004 8 pixel。     

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.