基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法

为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置.同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法.实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性.     

遮挡情况下的数字图像修补技术研究

在遮挡情况下,首先将抠像技术应用到目标物的提取过程中,然后使用图像分割的方法实现修补的目的。在基于全自动前景目标提取算法的基础上对抠像技术作了改进,移除遮挡物,提取出背景图像以便于进行修补工作。然后提出了基于模糊C均值聚类结合边缘检测的图像修补方法。实验结果表明,该算法能较好地修补受损区域。     

具有遮挡鲁棒性的目标中心距离加权的跟踪算法

本文提出了一种实时跟踪算法,以目标中心距离加权的目标图像直方图作为模板,采用mean-shift迭代方法进行目标定位;当目标被部分遮挡时,用"分块匹配"的方法提高算法鲁棒性;对于超过一定像素的较大目标,本算法进行"降采样",大大减小运算量,从而实现了对大尺度目标的实时跟踪.实时视频流的实际跟踪系统验证了该方法的有效性.     

利用信号遮挡法查找Ku波段卫星干扰器与新型Ku波段卫星干扰器的简介

2009年年底,河北省秦皇岛无线电管理局接到抚宁、卢龙等县群众的大量举报电话．反映秦皇岛某些部门为了阻止群众用卫星接收机收看卫星电视节目．非法使用卫星干扰器。于2009年12月7日～8日、23日～24日分成两个阶段,监测站技术人员、法规科执法人员联合行动．在抚宁、卢龙县开展了卫星干扰器查处整治专项活动,共查处了6套Ku波段卫星干扰器。     

基于可行性矩阵遍历的重叠多目标角轨迹关联算法

目标角轨迹关联旨在将隶属于同一目标的不同传感器测量的角轨迹正确匹配在一起,角轨迹关联问题是天基光学监视系统的核心难点问题之一,其性能直接决定了天基光学监视系统的目标跟踪性能。在密集多目标场景下,受光学传感器像元分辨率、光学系统点扩散效应、目标相互遮挡等影响,容易发生目标重叠而不可分辨的现象。现行多目标角轨迹关联方法是基于一个目标产生一条角轨迹的假设前提,在重叠多目标情况下关联性能大大降低。针对此类问题,本文提出了基于可行性矩阵遍历的目标角轨迹关联算法。该算法以倾角差为统计量,遍历各种可能的关联分配,并计算每一个可能的关联分配概率,最后基于贝叶斯准则计算得到最终的关联结果。仿真实验表明,该算法能有效处理目标相互遮挡、目标未分辨等导致的多个目标共用一条角轨迹的情况,具有更好的复杂多目标场景适应性。     

视图插补与透视同伦变换

基于未标定图像序列实现任意视点插补,是目前视点插补技术研究中的热点.本文首次将同伦变换引入视点插补问题研究中,提出并证明了基于透视同伦变换的视图插补定理,并针对可忽略遮挡关系的简单场景给出了基于未标定图像序列的透视同伦变换.算法实现的关键在于对摄像机内外参数的估计,同时对实验结果作了详细分析,指出实验结果的优劣(算法实现瓶颈)在于对应关系的建立.     

多摄像机空间交会动态测量中遮挡问题的研究

遮挡问题是现有多摄像机测量网络在进行空间交会测量时存在的一个重要问题。当测量过程中有遮挡发生时,某些特征点可能仅能被一个像机观测到,传统的前方交会测量方法将不再可行。为了解决这一问题,通过特征点的几何约束来求解特征点位在全局坐标系下的粗略位置作为进一步迭代优化的初值,并根据可用的特征点(可以是能被所有像机观测到,也可以是仅被部分像机观测到)的多光线约束来建立最优化目标函数,通过迭代算法最终解算得出被测目标可靠的位置姿态。实验结果表明,该方法在解决实际应用中遮挡问题的同时,也能提供较高的测量精度。     

基于深度图像利用随机森林实现遮挡检测

提出了一种新颖的利用随机森林检测深度图像中遮挡现象的方法。该方法从一幅深度图像中提取每个像素点的遮挡相关特征,利用随机森林分类器检测每个像素点是否为遮挡边界点,得到图像中的遮挡边界。主要贡献在于:提出了一种新的遮挡相关特征深度值离散度特征,同时引入高斯曲率特征,并将它们与现有特征相结合来检测遮挡边界;以特征重要性和特征提取时间为衡量标准,对深度图像中的各遮挡相关特征进行了分析评估,在此基础上,选取平均深度差、最大深度差、平均曲率、高斯曲率和深度值离散度5种特征用于设计遮挡检测分类器;一种新的遮挡检测方法,利用随机森林解决深度图像的遮挡检测问题。实验结果表明,同已有方法相比,所提方法具有较高的准确性和较好的通用性。