高动态条件下星斑模拟与星点提取方法

提出了一种高动态条件下星斑模拟及星点目标提取方法.首先,基于黑体辐射建立星点静态像斑模型;其次,基于星体模糊模型和Bresenham直线生成算法生成动态星点像斑模板;再次,利用生成的模板和相关模板匹配法在星跟踪波门内实现星体目标粗定位并进行伪星点剔除;最后,利用质心法在粗定位区域提取星点质心.实验结果表明,该方法能够适...     

舰船辐射噪声的分形布朗运动模型

通过对分形布朗运动的研究,建立了舰船辐射噪声的分形布朗运动模型。在此模型基础上,提取了舰船辐射噪声的分数维参数,并构造了基于分形布朗随机场的分形特征矢量,在水声目标识别系统中提供了一种新的特征分析手段、通过分类对比实验,表明分形特征矢量可以成为水声目标分类的重要依据,能够有效地补充其他特征提取方法的不足．     

一种自动提取目标的主动轮廓法

提出一种新的广泛应用于数字图象分析和计算机视觉的主动轮廓(Snake)模型,引入作用方向可以自适应变化的外加强制力,使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛到目标的真实轮廓;初始轮廓自动确定;控制点的数目可以自适应地改变;能够在背景比较复杂的图象中实现对目标轮廓的提取.用该模型对空中目标的红外图象进行的实验结果表明其具有很好的鲁棒性和实用性.     

基于分形几何边界提取的图像跟踪方法

为了满足现代武器装备对图像跟踪系统的实时性和跟踪可靠性的双重要求，针对武器装备所跟踪目标的特点，将基于分形几何的边界提取方法用于图像跟踪系统，提出了一种基于运动区域和边界图像的目标跟踪方案。文中的边界提取方法不仅能提取出目标的轮廓，还能较好地保留其内部细节，这样通过模板匹配得到的最佳匹配位置更加可靠。同时，基于运动区域的边界提取，尤其是对于远景的目标跟踪大大减少了计算量。此外，在利用边界图像进行匹配的基础上，采用了自适应模板更新策略，目的是尽可能地克服形变、光照等影响，使跟踪过程准确可靠。仿真实验表明，该方法运算量小，能满足武器装备实时性要求。     

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。     

基于立体视觉及蛇模型的行人轮廓提取及其识别

从复杂、动态多变的交通图像中准确提取障碍物的轮廓曲线是智能汽车的一个重要研究课题,它对行人保护起着十分重要的作用。Snake模型是用来自动提取物体边界的曲线模型。结合立体视觉技术和Snake模型以实现行人检测:运用基于稠密视差的立体分割方法查找并分割潜在行人目标区域,为了便于后期目标轮廓提取,基于边缘检索的立体匹配算法被进一步用于提取感趣区(ROIs)内的目标初始边界;在此基础上,用Snake模型提取目标的完整轮廓曲线;轮廓因子及目标高程被用于ROIs的验证,即行人识别。针对Snake模型易受噪声干扰及难以收敛到凹陷边界等缺陷,提出了改进的距离势能模型。以典型交通场景为分析对象,对所提出的方法进行了测试,得到了较为理想的结果。     

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     

血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究

Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题;在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集;在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域。     

基于免疫模板聚类的模糊中波红外图像目标提取

借鉴生物先天性免疫与适应性免疫的协调作用机制,综合考虑中波红外图像的光谱成像机理和频域模板统计特征,提出一种免疫模板聚类目标提取算法。借鉴先天性免疫对抗原表面分子模式的识别作用,以最大类间方差,将模糊中波红外图像初分割为目标像素集、背景像素集和模糊像素集;借鉴先天性免疫的特征提呈作用,提取中波红外图像模糊像素的频域模板特征,将图像的像素灰度特征空间映射为频域模板特征空间;基于提呈得到的模板特征,对模糊像素集进行适应性免疫聚类,将模糊像素划分为目标像素或背景像素。用手部痕迹的模糊中波红外图像进行实验,并与经典边缘检测模板法和传统区域模板法进行了效果比较和定量评价,结果表明免疫模板聚类算法的目标提取率、与参考标准的重合度、绝对误差率均优于现有模板方法,能够有效实现模糊中波红外图像的目标提取。     

复杂背景下扩展目标极形态分形分割算法

 用极形态算子优化分形模型,提出了一种复杂背景下的扩展目标分割新算法。首先分析极坐标系中可变尺度形态结构算子的旋转缩放特性,并以此为基础进行极形态运算,再利用最小二乘法提取分形尺度误差进行二值化,然后进行边界跟踪,依据先验知识抑制背景团块,最后保留并填充面积最大的目标团块。仿真实验证明能够有效分割复杂背景下的扩展目标,并较好地保留了目标形状特征。     

基于多特征的双模板自适应更新跟踪算法

针对均值漂移算法中采用单一颜色特征以及缺乏必要模板更新方法的缺陷,提出一种基于多特征的双模板自适应更新目标跟踪算法。引入像素点邻域灰度均值差和分层空间信息加强目标特征的鉴别性,再通过对目标与背景区域双模板相似度系数的综合分析,准确地判断跟踪干扰因素的来源,并以当前帧目标区域的相似度系数为权值对目标模板进行加权更新,使得模板更新速度与其目标特征变化相适应的同时抑制模板过更新,较好地解决了模板更新时机和更新速度等问题。仿真结果表明,所提算法在不同跟踪场景下均具有较强的鲁棒性。     

基于分形特征的复杂背景下扩展目标检测

 将分形面积度量和分形拟合误差相结合,提出一种复杂背景下扩展目标检测方法。运用分形面积度量进行目标和背景的边缘检测,并结合扩展目标特性确定目标所在区域范围,实现初检。计算原始图像各像素分形拟合误差特征,并运用概率松弛迭代法进行分形特征增强,利用增强特征进一步抑制初检结果中的自然背景。最后运用数学形态学操作剔除背景粘连,实现扩展目标精确检测。实验结果表明:该方法能够有效、可靠地检测复杂背景下的扩展目标,并能较好保持目标的外形轮廓。     

一种基于先验信息和多模板匹配的票据水印检测算法

针对票据水印多目标检测过程中误检率和漏检率高的难题,提出了一种基于先验信息和多模板匹配的票据水印检测算法.该算法采用分级匹配的思想,首先选取初始水印模板进行单模板、粗匹配运算|然后利用票据水印的先验信息计算水印散布区间|接着在水印散布区间内进行多模板、细匹配运算|最后利用先验信息校验已检测到的水印位置,并估算未检测到的水印位置,降低水印检测的漏检率和误检率.仿真实验证明本算法误检率和漏检率低,可以有效地检测票据水印.     

Infrared dim moving target tracking via sparsity-based discriminative classifier and convolutional network

Infrared dim and small target tracking is a great challenging task. The main challenge for target tracking is to account for appearance change of an object, which submerges in the cluttered background. An efficient appearance model that exploits both the global template and local representation over infrared image sequences is constructed for dim moving target tracking. A Sparsity-based Discriminative Classifier (SDC) and a Convolutional Network-based Generative Model (CNGM) are combined with a prior model. In the SDC model, a sparse representation-based algorithm is adopted to calculate the confidence value that assigns more weights to target templates than negative background templates. In the CNGM model, simple cell feature maps are obtained by calculating the convolution between target templates and fixed filters, which are extracted from the target region at the first frame. These maps measure similarities between each filter and local intensity patterns across the target template, therefore encoding its local structural information. Then, all the maps form a representation, preserving the inner geometric layout of a candidate template. Furthermore, the fixed target template set is processed via an efficient prior model. The same operation is applied to candidate templates in the CNGM model. The online update scheme not only accounts for appearance variations but also alleviates the migration problem. At last, collaborative confidence values of particles are utilized to generate particles' importance weights. Experiments on various infrared sequences have validated the tracking capability of the presented algorithm. Experimental results show that this algorithm runs in real-time and provides a higher accuracy than state of the art algorithms.     

基于最小平均距离免疫算法的模糊红外图像分割

由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。     

基于扩展目标的不变矩跟踪算法

 提出基于边缘区域的不变矩计算方法，在此基础上，针对在运动中形状、尺寸和方位不断变化的扩展目标，提出一种以不变矩作为跟踪特征，粗、精阶段相结合的相关跟踪算法，并根据目标图像的相关性给出一种新的跟踪置信度。实验结果显示算法迅速、有效、匹配精度高，对于复杂背景，较强噪声和运动状态发生变化条件下的扩展目标跟踪稳定可靠。     

分形复合油藏非牛顿幂律流体不稳定渗流的数学模型

对不稳定渗流的数学模型进行了推导并建立了分形复合油藏不稳定渗流模型.在无限大地层、有界定压、有界封闭三种外边界条件下分别求出了它们在Laplace空间的解析解.对于两区的特殊情况,分析了井底压力动态特征和参数影响,制作了典型曲线.非牛顿幂律流体的幂律指数,分形参数均对典型曲线产生较大的影响,呈现出与牛顿流体和均质油藏明显不同的特征.这对于非均质油藏非牛顿流体的不稳定试井分析和研究非线性渗流特征都是十分重要的.     

基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。     

基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法

传统的基于形状信息目标定位的算法,对目标观测角度发生形变情况下的定位存在不少困难,针对该问题,提出了一种基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标(OOI)检测算法.首先通过共同勾画算法学习到感兴趣目标的稀疏活动轮廓模型,它能够清晰地定义感兴趣目标模式;同时构成该模型的Gabor轮廓基元可以通过扰动进行局部的调整以适配图像,在一...