遮挡情况下目标跟踪算法综述

目标跟踪是机器视觉的核心问题之一。由于被跟踪目标本身特征的多样性,所处环境的复杂性,使得目标跟踪成为一个极富挑战性的课题。特别是跟踪过程中出现的遮挡问题,一直是目标跟踪中的难点。如何有效处理遮挡,尤其是严重遮挡和全部遮挡,成为限制目标跟踪算法鲁棒性的关键因素。本文对国内外现有的遮挡情况下的目标跟踪算法进行了总结和分类,阐述了各种算法的基本思想,简要介绍了其代表性的算法,指出了算法的适用场合,分析了算法的优缺点。文章最后对遮挡情况下的目标跟踪做了必要的讨论。     

自适应光学波前校正器技术发展现状

波前校正器是自适应光学系统中的关键部件,相关技术已得到了多年的积累与发展。本文介绍了多种目前常用的波前校正器件,包括分离促动器连续表面变形镜、拼接子镜变形镜、薄膜变形镜、双压电片变形镜、微电子机械系统变形镜以及基于液晶技术的空间光调制器和自适应次镜等,给出了它们的实现方式及其基本工作原理,并从空间校正频率和校正速度等方面对各校正器的性能进行了比较。最后,总结了在新应用的需求下,波前校正器件的技术创新及发展趋势。     

融合梯度特征的灰度目标跟踪

为了克服灰度目标跟踪中目标和背景的对比度低、界线模糊的情况,提出了融合梯度特征的灰度目标跟踪方法.该算法采用mean-shift迭代过程,是一种用新的概率密度向量代替以亮度为特征建立概率密度向量的跟踪方法.目标的梯度特征描述了目标的纹理等细节信息,增加了目标和背景的对比度,因此通过提取目标的梯度特征,建立梯度概率密度向量,与灰度概率密度向量融合构成新的向量,用新概率密度向量描述目标模板的特征跟踪目标.实验结果表明,该算法与mean-shift算法相比,跟踪稳定得到了较大改进,取得了理想的跟踪效果.     

基于CPLD的带刻度十字丝的产生电路

针对现有十字丝产生方案中电路工作不稳定或者价格高、体积大等不足,提出了一种基于复杂可编程逻辑器件CPLD的带刻度十字丝的产生电路.利用CPLD响应速度快、集成度高、体积小的优点,将复杂的时序处理和逻辑控制集成到一块CPLD芯片中进行,电路使用很少的硬件就完成了带刻度十字丝的产生功能.实用证明,该电路工作稳定,十字丝标定准确,刻度清晰.     

基于方向角的特征配准算法

图像特征点匹配是计算机视觉领域的一个瓶颈问题,为了提高匹配精度,提出了一种基于方向角的特征配准算法.该算法采用Harris算子检测角点,根据图像梯度变化计算特征点的方向角,然后将待匹配特征点对间的方向角距离转化为权值对代价函数进行加权,并对特征点进行分析,改进了代价函数.实验证明,本文算法的匹配精度高于传统的归一化互相关(NCC)匹配,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.