基于小波变换的海空背景下小目标检测研究

小目标检测问题是电视跟踪领域的一项关键技术,针对海空背景下少像素的舰船目标,根据其背景不均匀以及海面噪声干扰大,舰船像素少,但是存在相对连续的目标小块区域的特征,用一定尺度的小波变换对不同子带自适应选取阈值来去除噪声干扰、抑制背景,同时结合灰度形态学滤波能很容易地检测出小目标.实验结果表明:该算法能够有效地检测出强噪声和背景干扰情况下的舰船目标.     

基于小波域扩散滤波的弱小目标检测

分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明：该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。     

基于统计信息的改进滑动平均目标检测算法

随着实时视频监控技术的发展,运动目标的检测在众多领域都有着广泛的应用。针对当下运动目标检测算法易受环境噪声和光照突变的影响,为了提高算法的稳定性和自主检测能力,本文系统研究了背景减除法和帧差法的不足和优势,提出了一种基于统计信息的改进滑动平均算法。首先,依据帧间差分对光照不敏的特性,粗略分离出背景和前景部分,同时去除掉其他随机孤立噪声,然后在滑动平均算法中引入对前景点的统计计数,自适应更新背景建模学习速率,加速背景模型收敛,最后将滑动平均与三帧差分两者形态学处理后的目标团块进行与运算,得到准确的前景区域。实验结果表明,本算法可以在树叶晃动和光照变化中精确定位运动目标,正确前景点率平均提升7.4%,得益于帧差法特性,误检前景点率显著降低,鲁棒性和自适应性更好。     

一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法

针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。     

基于灰度特性的海天背景小目标检测

针对复杂海天背景下的小目标检测存在海浪、云层干扰等问题,提出了先提取海天线,然后利用一维最大熵阈值分割法对出现在天空、海面或者海天线附近特定区域的目标进行检测的算法。该算法主要利用天空海面行灰度均值特性,结合梯度运算和形态学运算在海天线的潜在位置中检测边缘,进而用强鲁棒性的Hough变换直线检测法拟合海天线,实现对海天线的准确定位。实验处理分辨率为：256pixel×256pixel的位图时,定位海天线需时4．1ms,检测到目标需时5．3ms,完全满足高帧频图像处理的实时性要求。实验结果表明,该算法能够快速、准确地检测出小目标,大大降低了虚警率。     

基于数学形态学变形虫的自适应图像滤波

针对形态学滤波中的一个关键问题——结构元的选择,提出了一种基于数学形态学的变形虫结构元,它是一种没有固定形状和大小的结构算子。按照导引图像建立的梯度准则,以像素为中心在其邻域内进行结构元的生长,然后在每个像素点利用所生成的结构元进行灰度形态学中值或者均值滤波。实验结果表明：这种非线性滤波算法能够很好地去除噪声、增强边缘,克服了传统滤波的缺点,而且相对于经典保边滤波各向异性扩散法具有计算量小的特点。     

基于改进MeanShift的目标跟踪算法

针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性,以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题,提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进,通过目标与背景的区分度引入权系数,在目标模型中进行加权处理,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后,将跟踪窗进行分块,对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后,用匹配度最大的两个子块加权决定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。实验表明,在复杂背景下,新算法仍然可以有效、准确地跟踪运动目标。     

彩色图像的四元数径向矩仿射不变量

为了研究彩色图像的不变量特性,本文把传统灰度图像的不变量理论推广到四元数层面上来,定义了彩色图像的四元数径向矩并构造了该矩函数的仿射不变量。采用四元数对彩色图像建模,可以充分利用彩色图像整体信息,实现彩色图像RGB通道的并行处理。实验结果表明,彩色图像的四元数径向矩仿射不变量的稳定性要优于L.V.Gool等人提出的彩色矩仿射不变量,其数值稳定性(σ/μ值)提高了一个数量级。本文所提出的四元数径向仿射不变量可以作为模式识别中彩色目标的特征描述子。     

基于TMS320C6455+FPGA+SDRAM的快速视频跟踪系统设计

图像跟踪是图像处理领域研究较多也比较关键的技术之一。随着微电子技术不断发展,在光电经纬仪、机载光电平台等图像跟踪应用领域对视频跟踪器系统的要求越来越高,当前视频图像帧频偏低已对伺服系统传输带宽形成不小制约,而高帧频图像又有视频传输的瓶颈。为了解决这一问题,本文设计了一款基于TMS320C6455+FPGA+SDRAM的图像跟踪系统。本系统通过FPGA控制SDRAM对视频图像进行缓存后输出,达到视频降频输出的要求,以解决高帧频图像数据量大难以实时传输显示的问题,同时通过对相关跟踪算法做进一步优化使其满足100frame/s视频的实时跟踪要求。实验证明该系统工作有效稳定,能满足工程实际需求。     

基于变形模板技术的目标轮廓跟踪算法

为了适应目标旋转、尺度、场景光照等变化,利用B样条曲线表达目标轮廓,结合变形模板技术对运动目标的轮廓进行跟踪.在跟踪过程中,沿着模板曲线的法线方向检测目标轮廓,提高了检测效率.根据同一曲线上相邻点间的相关性,对检测所得的轮廓点集的坐标序列进行中值滤波,有效降低噪声干扰.将检测到的轮廓点集在形状空间匹配,使目标轮廓的形变限制在一定范围之内,有效抑制噪声和背景边缘特征的干扰.仿真试验表明,该算法能够有效得到目标轮廓,且具有较好的实时性.