复杂环境背景下典型飞行器表面红外反射特性研究

飞机蒙皮对于背景辐射的反射可以作为红外目标识别的辐射源,但背景辐射通常来源于太阳辐射和地面背景辐射等辐射的综合作用,其复杂性和多变性也可能使飞机的红外反射辐射严重干扰红外制导的准确性,因此,研究复杂环境背景下的飞机蒙皮红外反射特性对于红外目标识别和红外导弹制导等应用具有重要意义。本文基于Schlick双向反射分布函数(BRDF)模型,结合有限元方法,利用反向蒙特卡洛法计算辐射遮挡因子,在MODTRAN软件环境下计算大气光谱透过率,针对不同条件下的飞机红外反射辐射特性进行研究。结果表明,不同探测角度和探测波段对飞机红外反射特性具有很大影响,且飞机蒙皮的反射辐射具有分布非均一性特点。     

一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法

针对传统视觉跟踪算法在目标发生遮挡时容易发生偏离或失败的缺陷,提出了一种新的抗遮挡自适应粒子滤波(PF)目标跟踪方法。在粒子传播过程中,利用目标SSD(sum of squareddifference)残差所生成的高似然区域能自适应地调整状态空间中的粒子采样区域范围和采样粒子数量,使跟踪中粒子采样覆盖目标的各种状态可能性,全面提高状态空间质量。预测状态和粒子估计状态通过噪声协方差很好地融合起来,能够较有效地解决遮挡情况下的跟踪问题,使目标定位更加精确。粒子数量的自适应不仅能很好提高跟踪精度,而且在一定程度上降低了计算代价。实验结果表明,本文算法对跟踪目标遮挡具有较好的容错性和跟踪鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于统计分类的多行人跟踪算法

为了使视频监控系统具备多行人自动跟踪能力,提出了一种基于统计分类的多行人跟踪算法。首先采用了背景差和Canny算子准确提取出运动区域,然后利用特征匹配实现帧间目标的对应,最后提出一种利用人体表面颜色空间分布信息的统计分类方法,完成合并或遮挡时多个行人的分离和单独跟踪。实验表明,在相互遮挡时,该算法也能有效地分割和跟踪多个行人,适于智能视觉监控应用。     

改进的粒子滤波人体目标跟踪算法

针对现有基于粒子滤波(PF)的行人目标跟踪算法跟踪精度不高、速度慢以及遮挡鲁棒性不好的问题,提出一种结合支持向量机(SVM)检测的改进跟踪算法。在跟踪的置信度小于阈值时进行行人跟踪目标的再检测,以校正跟踪位置。对粒子群优化(PSO)算法在优化时可能陷入局部解的现状,进行混沌粒子优化(CPSO)寻优全局解。实验结果表明,提出的算法在一定的粒子数目前提下精度优于其他基于粒子滤波的行人目标跟踪算法,有效降低PF所需粒子数,算法可实时跟踪。     

Mean Shift算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术

基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术,已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,在很多领域被越来越广泛使用,特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视,具有良好的发展前景。文章结合Mean Shift算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点,提出了将Mean Shift算法与粒子滤波算法相结合,利用Mean Shift算法的聚类作用,将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域,满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求,能够应用于高实时性的视频图像处理领域。     

部分遮挡目标的稳健局部特征点提取方法

部分遮挡目标的特征提取是目标检测中的难点问题。针对这一问题,提出一种基于稳健性度量统计分析的部分遮挡目标稳健局部特征点提取方法,该方法建立在目标图像训练集的局部特征点逐步提纯基础上。它首先对目标在不同条件下获取的图像集分别应用SIFT提取相应局部特征点;然后基于统计分析对局部特征点进行粗提取,再通过计算置信度进一步筛选出较稳健的局部特征点;最后分析局部特征点的空间分布等因素提取出最稳健的局部特征点集。实验结果表明,该方法耗时仅为SIFT检测算法的30%,并且保证了检测精度。     

用光信息处理方法对分形图象实现分数傅里叶变换

用光学方法成功地实现了雪花分形的分数傅里叶变换 ,采用掩膜板遮挡的方法对分形图形的分数傅里叶变换谱及自相似结构进行了研究 ,并与常规傅里叶变换频谱作了比较 ,提供了用光学方法实现分形图形分数傅里叶变换的方法 ,对光学信息处理具有实用价值     

一种引入预测机制的时空上下文跟踪算法

针对时空上下文(STC)算法在抗遮挡目标跟踪中的不足,提出使用上下文模型相似度作为判别遮挡的条件和改进上下文模型更新方程的修正系数,同时采用预测算法修正搜索区域,构建了一种基于时空上下文跟踪的抗遮挡目标跟踪算法,并通过标准目标跟踪视频库对原算法和改进后算法的跟踪性能进行仿真和对比。实验证明,在原算法的基础上提高了抗遮挡跟踪的鲁棒性,在一些图像序列中跟踪成功率的提高最高可达30%。     

部分遮挡下光伏组件MPPT技术研究

因云雾、植物、建筑等物体遮挡,或光伏器件本身的不一致性,可能导致多个功率极值出现,从而使传统的最大功率点跟踪方法失效。在光伏组件出现多功率极值的条件下,采用合理最大功率追踪算法,不陷入局部最大功率点,找到全局最大功率点值得研究。文中提出结合粒子群优化和常规最大功率点跟踪的复合算法,用于实现最大功率点跟踪,并与常规最大功率点跟踪算法进行仿真实验比较。以解决光伏组件工作在恶劣条件下的严重功率失配问题,提高光伏组件的能量转换率,保护光伏组件不受损坏。     

运动模型引导的自适应核相关目标跟踪方法

针对小型移动机器人对人体目标快速运动或遮挡导致的跟踪准确率降低甚至跟踪失败问题,通过建立足部运动模型预测双脚位置信息,获得核相关滤波(KCF,Kernel Correlation Filter)目标检测区域,再结合输出响应峰值邻域相关检测,提出了运动模型引导的自适应核相关滤波算法.对实际拍摄的七组不同情况下的视频进行了足部目标跟踪实验,结果表明运动模型引导的自适应响应KCF算法平均跟踪准确率最高,且在短时间遮挡情况下的算法跟踪准确率也达到86％,明显高于自适应响应KCF、BACF(Background Aware Correlation Filters)以及SAMF(Scale Adaptive kernel cor-relation filters with Multiple Features)三种跟踪算法.最后在ROS(Robot Operating System)下将所提算法应用于Turtlebot机器人目标跟踪测试,成功克服了遮挡情况对足部跟踪带来的影响,验证了所提算法具有较强的鲁棒性和实时性.