自适应选择抽取模式的运动估计算法

 提出一种去除运动估计中计算冗余的新方法,该方法与搜索算法结合,通过自适应选择抽取模式去除冗余。首先改进传统的一维梯度下降搜索算法,并提出由梯度下降方向自适应选择不同的抽取模式去除计算运动估计准则时的冗余。实验结果表明,该算法与全搜索以及没有去除计算冗余的梯度下降算法相比,视频质量没有较大影响,但是大大降低了计算量,在视频序列实时处理中有良好的应用前景。     

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。     

一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法

在多分辨率光流估算的基础上,提出了一种基于光流拟和的方法用于对航拍视频图像中的全局运动进行估算。在利用光流对全局运动模型拟和时,针对光流估算的不确定性以及图像中独立目标运动的干扰,提出了一种光流分块拟和与评估的方法用于剔除光流场中不利于全局运动估算的干扰数据,从而有效提高了全局运动的估算精度。航拍视频图像配准与独立运动检测的仿真结果均验证了算法的有效性。     

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。     

基于混合并行多目标禁忌搜索算法的飞机总体优化设计研究(英文)

基于飞机总体设计中的多目标优化问题,采用了一种全新的混合并行多目标禁忌搜索算法。文章首先提出了一种创新的多目标禁忌搜索(MOTS)算法,该算法在传统的MOTS的基础上,增加了TS算法与"Pareto解"的融合机制、优秀解保留机制、"多方向搜索"策略等新的元素。随后又将该算法作了改进,创立了并行多目标禁忌搜索算法。最后在此基础上将并行多目标禁忌搜索与基于向量排序的多目标遗传算法相结合,提出了一种新的混合算法—混合并行多目标禁忌搜索算法。通过对以上各种算法运行结果的比较,得出如下结论:与改进前的多目标禁忌搜索算法相比,并行的MOTS运行结果更优,而混合的MOTS的结果又比前两者更胜一筹。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

基于概率模型运动检测技术的视频对象分割技术研究

MPEG-4最重要的特点是用音频-视频对象来描述内容和进行编码。这就需要按照视频对象进行视频图像分割,而视频对象具有时域和空域这两大特点,而时域分割又占主要的地位。研究了一种时域分割算法,即研究了一种运动检测技术方案,采用Til Aach,Andre Kaup提出的基于概率模型的运动检测技术,用Gauss模型描述噪声引起的像素值变化,将运动目标和有噪声的背景区别开来。最后,采用二值开闭重建滤波器来去除前景和背景中的“小洞”,从而获取了最终的运动检测掩码。     

基于改进微粒群优化算法的互信息医学图像配准

医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。     

机载SAR反投影图像自聚焦处理方法

反投影算法(BPA)是一种经典的时间域合成孔径雷达(SAR)成像处理方法。BPA对回波数据插值累加得到图像,运动误差导致的目标散焦沿不同的倾斜角度存在,无法直接应用现有的自聚焦算法。为此,提出了一种新颖的BPA图像运动补偿方案。基于反投影数据运动相位误差和距离徙动分析,研究了修正投影栅格成像,从而去除重建图像中目标散焦方向的空变特性。在中低分辨率配置下,重建SAR图像能够直接应用相位梯度自聚焦(PGA)等进行运动补偿。点目标仿真实验和实测数据结果验证了该算法的有效性。     

基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。     

基于CenterNet的航空遥感图像目标检测

为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

基于合作目标和视觉的无人飞行器全天候自动着陆导引关键技术

 GPS受他国控制和易受干扰对基于该导航系统的无人飞行器导航和着陆具有潜在危险,为了使其安全自动着陆,提出通过在着陆跑道(广场或公路)上预设具有受控发射红外光的地面合作目标,实现无人飞行器的视觉全天候自动精确着陆新技术。首先研究得到切实可行的工作过程;然后研制了合作目标,通过理论分析和实验得出,无论能见度高低,8~12 μm中远红外视觉系统探测到的合作目标图像质量远优于可见光视觉系统,研究得到合作目标和背景的温差在170~200 ℃时,成像效果最好。在识别研究中发现,基于传统的不变矩算法对合作目标的识别可靠性稍差,为了进一步准确地识别合作目标,又提出了基于方向链码的合作目标识别算法,该方法的耗时为不变距的96%,但是识别的可靠性比前者有显著提高。     

航拍视频的多向条带拼接算法

无人机航拍视频中经常出现航向频繁改变的情况。基于条带的视频拼接算法尽管在处理速度上有很大优势,但是限制了相机的拍摄方式,主要处理平动相机拍摄的视频。用于采集全景图信息的纵向条带如用来扫描非平动场景会使效率降低甚至失效,所以不能直接拼接航拍视频。针对该问题,本文提出一种多向条带拼接算法,通过量化场景运动方向到预先定义的多个区间,分情况选取最佳方向的条带,控制了条带扫描方向与场景运动方向之间的最大夹角,从而避免了采集效率的降低。实验结果表明这种方法能有效拼接航向变化的仿真视频,全景图结果覆盖的场景范围大于原算法,证明了算法的有效性。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题,提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,将高斯尺度空间划分为多个网格,在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用BRIEF算法提取描述符并匹配,得到更加均匀分布的特征点;然后使用运动网格统计算法筛选匹配点;最后采用SPHP算法融合图像重叠区域,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价,验证了该方法特征点匹配速度快、精度高,并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价,验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s,图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

一种改进的果蝇优化算法及其在气动优化设计中的应用

果蝇优化算法(FOA)是一种新的群体智能优化算法,具有良好的全局收敛特性。为进一步提高FOA的寻优性能,将其引入到气动优化设计中,发展形成了改进的果蝇优化算法(IFOA)。IFOA通过引入惯性权重函数动态调整搜索步长,有效实现了算法全局搜索和局部搜索之间的动态平衡,提高了算法整体搜索效率和寻优精度;对于多维优化问题,IFOA每次搜索仅随机扰动其中一个决策变量,并在每个迭代步内将所有优秀果蝇个体(可行解)结合产生一个全新的果蝇个体进行一次搜索,大大加快了算法的收敛速度。函数测试结果表明,IFOA显著提高了FOA的寻优性能。将IFOA应用到气动优化设计中,翼型反设计和单/多目标优化设计的算例表明,IFOA是一种简单高效的优化方法,可广泛应用于气动优化设计。     

基于自适应插值算法的视频图像缩放技术及其FPGA实现

介绍了一种基于自适应插值算法的视频图像缩放技术;重点阐述了采用FPGA芯片实现该算法的原理和具体结构。经实验验证,该算法及其FPGA实现能有效消除传统插值算法在物体边缘部分出现的锯齿,提高图像经过缩放后的视觉质量,同时具有较低的复杂度,适用于实时图像处理。