彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

基于梯度方向二值模式特征的飞机翼尖跟踪技术

研究基于视频图像分析与定位的飞机翼尖跟踪技术,为飞机地面移动提供安全保障.现有图像特征进行翼尖跟踪经常失效且计算效率低下,本文结合纹理和轮廓信息,提出以梯度方向二值模式( OG_ LBP)为特征的粒子滤波跟踪算法,降低特征维数的同时建立局部和全局的翼尖特征直方图描述,提高识别效果.同时,该算法在粒子滤波基本框架之下,结...     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

由灰度恢复物体外形算法的应用

本文根据由单目图像上灰度恢复物体外形的迭代算法及飞机造型的特点编制了灰度恢复外形程序ＹＳＦＳ。首先使用建立在实际物体的模型基础上的人造理想体图像，将运用程序得到的由灰度的外形与已知形状比较，验证了算法的有效性。然后对真实的飞机归咎实现了由灰度恢复飞机机身三维外形。     

由照片灰度复原物体几何形状——飞机机身照片的曲面复原研究

由单目图像上的灰度变化恢复三维物体外形(shape from shading)是由图像作三维识别研究的重要内容。本文讨论了由灰度变化恢复物体外形的迭代算法,提出了确保迭代收敛的边界条件的确定方法。     

基于多幅图像的三维形状恢复新算法研究

提出了基于多幅图像的由明暗恢复三维形状的新算法.传统的SFS是基于一幅图像,而反射图方程是含有两个自由度的PDE,因此SFS是一个病态问题.本文提出了一种基于三幅图像的SFS新算法,克服了SFS的病态性.首先在图像的Lambertian反射模型的基础上,由三幅图像的逐个象素点的图像灰度值,建立物体表面方向的一次代数方程组,得到表示物体表面方向的唯一梯度向量.然后经过梯度恢复高度的算法,得到物体表面的形状.最后给出的仿真实例表明算法的有效性.     

基于当前统计模型的变结构制导律

将变结构制导律应用于空空导弹的末制导段,在获得被动雷达角度测量信息的基础上,用基于弹目相对信息的自适应当前统计模型进行滤波得到距离、速度等信息。在滤波过程中采用自适应扩展kalman滤波改善测量方程线性化带来的误差,将自适应当前统计模型与自适应扩展kalman滤波相结合设计目标跟踪滤波器,提高传感器对目标的跟踪性能。仿真结果表明该方法对目标具有良好的跟踪性能。     

基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法CSCD

通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。     

基于背景补偿技术的运动目标检测研究

基于运动补偿技术,研究了动态背景视频中运动目标的检测。首先,介绍了几种视频成像模型;然后,选取六参数投影模型,结合基于图像灰度的参数估计方法和基于图像特征的参数估计方法,运用Levenberg-Marquardt算法进行图像运动参数的估计;最后,对补偿后的当前帧和参考帧作差分检测出运动目标。通过Matlab仿真试验验证了本文算法的有效性。     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

运动平台上基于粒子滤波的目标跟踪技术

在固定平台上实现视频运动目标的准确跟踪本身就是一项富有挑战性的工作。何况在运动平台上,受到背景杂波、亮度变化以及摄像机运动等干扰的影响,要想成功地对目标进行跟踪则更加困难。提出将强度梯度跟踪器与粒子滤波相结合,实现对运动平台上的视频序列中的运动目标的准确跟踪。实验结果表明,跟踪方法能准确、可靠地自动跟踪视频序列中的运动目标。     

一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法

针对基于颜色特征的Mean Shift算法对动态变化环境适应能力差,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种颜色和边缘特征相结合的Mean Shift目标跟踪算法。该算法使用核直方图概率模型描述目标,通过权值的自适应变化来评估每个特征在跟踪场景中的可靠性,并依据权值提出一种选择性模板更新方法。实验结果表明,提出的算法不仅可以克服目标在跟踪过程中发生的模板变形,而且对目标的平移旋转以及光照变化都具有较好的鲁棒性。     

Detection of obstacles in the flight path of an aircraft

The National Aeronautics and Space Administration (NASA), along with members of the aircraft industry, recently developed technologies for a new supersonic aircraft. One of the technological areas considered for this aircraft is the use of video cameras and image-processing equipment to aid the pilot in detecting other aircraft in the sky. The detection techniques should provide high detection probability for obstacles that can vary from subpixel to a few pixels in size, while maintaining a low false alarm probability in the presence of noise and severe background clutter. Furthermore, the detection algorithms must be able to report such obstacles in a timely fashion, imposing severe constraints on their execution time. Approaches are described here to detect airborne obstacles on collision course and crossing trajectories in video images captured from an airborne aircraft. In both cases the approaches consist of an image-processing stage to identify possible obstacles followed by a tracking stage to distinguish between true obstacles and image clutter, based on their behavior. For collision course object detection, the image-processing stage uses morphological filter to remove large-sized clutter. To remove the remaining small-sized clutter, differences in the behavior of image translation and expansion of the corresponding features is used in the tracking stage. For crossing object detection, the image-processing stage uses low-stop filter and image differencing to separate stationary background clutter. The remaining clutter is removed in the tracking stage by assuming that the genuine object has a large signal strength, as well as a significant and consistent motion over a number of frames. The crossing object detection algorithm was implemented on a pipelined architecture from DataCube and runs in real time. Both algorithms have been successfully tested on flight tests conducted by NASA.     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

泊位引导系统中运动物体的检测与分类

重点研究了基于视觉检测方式的机场泊位自动引导系统的图像预处理算法。提出改进的基于混合高斯模型的运动检测算法,有效抑制了分割运动缓慢且成像面积比较大的物体时易出现的“拖尾”现象。提出了基于颜色色度信息的阴影检测算法,成功地检测出运动物体的阴影。在此基础上设计了分类器,区分泊位飞机与泊位场景中其他运动物体。在实际机场泊位自动引导系统中的应用证明了所提出算法的有效性和实用性。     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理；然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力.试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8％;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4％.     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题，提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先，在上下文感知滤波器的基础上，将背景图像信息加入位置滤波器。其次，提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征，使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度，实现两种特征的自适应融合。最后，利用特征降维简化模型的复杂度，实现算法运行速度的提升。实验结果表明，改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性，其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法，并且仍保持了实时性。