一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法

针对背景差分运动目标检测中目标边缘不够精确的问题,提出一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法.该方法结合了均值背景的总体特性和对称帧差的实时性.首先,利用包含同一图像的两幅对称帧差相与结果获取运动目标的准确边缘,并将其作为目标分割的边界限制;然后,利用背景差分方法获取运动目标区域范围,提取目标像索点作为区域生长的种...     

一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法

针对Kalman滤波跟踪机动目标发散和目前多数自适应Kalman滤波算法对运动模型适应性不强的问题,提出了一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法,通过实时自适应的改变滤波模型提高对机动目标跟踪精度。对这种方法与Kalman滤波算法进行了计算机仿真比较,结果表明,该方法计算量小,可实时精确地自适应匹配目标的运动模型,可实现对机动目标稳定可靠的跟踪。     

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。     

复杂条件下的运动目标检测方法研究综述

运动目标检测是当前研究热点之一,被广泛地应用于计算机视觉、视频处理等领域。将运动目标检测的三种常用方法进行对比,总结其各自的适用性及局限性。针对光照变化、背景存在干扰运动、前景色与背景色接近等复杂条件,综述了相应的多种解决方案,并指出了方案算法的局限性,对复杂条件下运动目标检测方法的发展方向进行展望,从而为相关工作的进一步研究指出了方向。     

复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了“局部小目标可辨识度”的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。     

红外航空图像自动目标识别的形态滤波神经网络算法

 提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。     

结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测

针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题，以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题，提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标，提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器，克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器，并持续修正跟踪结果，跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中，引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明：提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法，且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性。     

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。     

动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

自适应强杂波抑制与点状动目标检测

研究了基于自适应图像杂波抑制的微弱点状动目标检测技术。首先利用四叉树算法,将原始的非平稳图像分割成多个准平稳的图像子块,然后对各子块进行LS自适应背景杂波估计与抑制,从而获得准高斯白噪声背景;再利用目标运动连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为高阶马尔可夫数据链,建立轨迹状态空间;根据该模型采用多帧沿轨迹非线性集成算法进行检测。既克服了传统的三维匹配算法造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和大量仿真实验证明了其有效性。     

基于帧差和背景建模的卫星视频目标检测

传统单一的目标检测方法运用在卫星视频时不能得到理想的检测效果,特别针对一些目标纹理特征匮乏,背景变化明显的卫星视频来说适用性更差。文章提出一种结合背景模型更新的混合高斯背景建模和多帧差分的算法,通过抽取吉林一号卫星视频中某2帧的2个不同场景,对比了多帧差分法、单高斯背景建模法和本文提出的算法,较好地解决了卫星视频微小目标检测中易产生检测率低、虚警率高的问题,提高了检测的正确度、完整度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。     

压力载荷下的结构拓扑-形状协同优化

 压力载荷作用下的结构轻量化设计是工程中的常见问题,由于压力加载面的可设计性,现有以固定载荷为基础的拓扑优化技术不能很好地处理这类问题。直接采用CAD参数化样条或B样条曲线描述压力加载面,通过拓扑和形状变量的联合优化满足了工程实际对结构轻量化与边界的功能性与光滑性设计要求。同时,为了避免结构边界形状变化时有限元网格刷新引起的定义拓扑伪密度变量的困难,用所提出的背景网格和密度点技术实现了每一步单元密度设计迭代结果的自动传递,并采用网格变形技术实现了形状设计变量灵敏度分析。采用4个数值算例验证了方法的有效性,其中发动机承力框架的设计结果充分说明该方法在航空结构设计中的重要应用价值。     

无先验信息的低轨空间目标航迹起始方法

针对光学观测中缺乏预报信息的低轨道空间目标自动识别捕获问题,提出一种基于修正Hough变换的空间目标航迹起始方法,从而实现空间目标的自动识别。首先利用背景恒星运动规律对观测数据进行预处理,剔除大部分背景恒星。再利用观测数据的时序信息、定向参数进行Hough变换。本方法并没有采用传统的Hough变换对所有参数空间中的数据点进行投票,而是仅对参数空间中部分点投票,可以大幅减少运算量和存储量。试验表明:该方法能够有效地抑制背景恒星产生的虚假航迹,并快速准确地完成无先验信息的低轨道空间目标的航迹起始;可以在光学观测中实现空间目标的自动识别捕获,以及实时发现新目标,这为低轨道空间目标光学观测的无人值守和联网观测奠定了技术基础。     

Moving Object Detecting Method in Video

A method of moving object detection that integrates image gradient information with motion information is described herein. One multi-scale morphological gradient operator is used to detect gradient information. This operator has a very good effect on the detail of the edge location. The result is superior to the traditional method in edge continuity and isotropy. Past approaches have used methods of detection based on motion information and edge information, but this is the first to use a multi-scale morphological gradient operator. The implementation described can operate on lower resolution images under difficult conditions. Novel contributions include: 1. Based on multi-scale morphological gradient operator, this algorithm is robust to noise, object shadow, and illumination. 2. Using interframe difference and only the first two frames, this detection method uses very little computation and is suitable for real-time applications. 3. This method can detect rigid-body or non-rigid-body moving objects among video sequences with complicated backgrounds.     

基于径向基函数与混合背景网格的动态网格变形方法

发展了一种基于径向基函数(RBF)插值和混合背景网格映射的动态网格变形方法。混合背景网格由运动物面附近的各向异性网格和偏离运动物面的各向同性网格组成。物面变形或运动后,包含在各向异性背景网格中的所有物面网格点的位移由指定的物面运动规律得到,而各向同性背景网格点的位移通过径向基函数插值获得。然后变形后的计算网格利用计算网格与混合背景网格之间固定的映射关系代数插值得到。各向同性网格距离物面一定的距离,消除了物面保形对径向基函数插值的要求,从而可以减少径向基函数基点的数量,以提高插值的效率和可靠性。最后,通过二维和三维算例对该方法的变形网格质量、参数影响、网格拓扑依赖性、复杂外形变形能力及网格变形效率进行了测试。测试结果表明,该方法能够高效生成大变形下高质量的变形网格。     

Detecting small moving objects using temporal hypothesis testing

This paper addresses the problem of detecting small, moving, low amplitude objects in image sequences that also contain moving nuisance objects and background noise. We formulate this problem in the context of a hypothesis testing procedure on individual pixel temporal profiles, leading to a computationally efficient statistical test. The technique assumes we have reasonable deterministic and statistical models for the temporal behavior of the background noise, target, and clutter, on a single pixel basis. Based on these models we develop a generalized likelihood ratio test (GLRT) and perfect measurement performance analysis, and present the resulting decision rule. We also propose a parameter estimation technique and compare its performance to the Cramer Rao bound (CRB). We demonstrate the effectiveness of the technique by applying the resulting algorithm to real world infrared (IR) image sequences containing targets of opportunity. The approach could also be applicable to other image sequence processing scenarios, using acquisition systems besides IR imaging, such as detection of small moving objects or structures in a biomedical or biological imaging scenario, or the detection of satellites, meteors or other celestial bodies in night sky imagery acquired using a telescope     

基于分形理论的红外图像港岸背景抑制方法

为了实现港岸背景的抑制,提出了一种基于分形理论和小波变换的背景抑制方法。首先,在高斯去噪的基础上,使用Otsu方法对图像进行粗分割;然后,对粗分割得到的背景图像进行分形降维处理,选定序列图像的比较区域;最后,利用小波变换的奇异值检测特性,在比较区域寻找序列图像比较的基准点,从而确定序列图像的移动范围,进而实现序列图像背景抑制。通过对实际港岸背景红外图像的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。