海上目标的实时图像处理系统设计

针对海洋背景的基本特点,确定了具有双视频输入（用TMS320F2812实现视频采集）、基于流水工作模式和可拓展结构的8片TMS320C6416T图像处理系统方案．通过2812-XINTF接口与多片6416-HPI接口连接,实现图像数据传输;软件采用结构化、模块化编程,易于扩展和维护;算法采用随机Hough变换求取海天线从而确定海天区域;基于多梯度特征的目标检测算法检测目标;利用目标的灰度和不变矩特征对检测出的目标进行跟踪．实际海洋环境的试验表明,所采用的图像处理算法效果良好．该系统还可实现对目标的被动测距、可见光和长波红外图像的双波段图像融合等功能．     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

基于多尺寸特征叠加的SAR舰船目标检测方法

针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.     

基于新的加权局部熵的小目标红外图像处理

为了有效地处理低信噪比复杂背景下的小目标红外图像,提出一种基于新的加权局部图像熵的小目标红外图像处理方法.该方法利用小目标红外图像的内在特点,提出多尺度灰度差异算子和局部图像熵算子,然后通过点积运算获得加权局部图像熵,从而有效地抑制红外图像背景和噪声、增强目标,最终大幅度地提高图像的信噪比.仿真实验结果表明:所提方法能高效地处理复杂背景下小目标红外图像,具有一定的理论和应用价值.     

基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP(Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。     

基于形态学和改进管道滤波的红外小目标检测

红外小目标的正确检测是图像处理领域中的一个重要课题，现有方法没有充分挖掘小目标的特征导致目标容易淹没在复杂的背景中.此外，目标的运动轨迹信息没有完全利用也使得目标和孤立噪声不易区分.为了解决该问题，设计了一种基于多属性形态学和改进管道滤波相结合的算法.对红外图像构建最大树，并通过面积、高度和对角线属性综合提取小目标的多种特征达到目标增强背景抑制的目的，融合多属性形态学得到的结果确定候选目标，通过改进的管道滤波利用目标运动轨迹的规律性进一步去除类目标噪声.将所提出的方法在4个数据集与4种方法进行比较，实验结果证明所提出的方法能在最大程度上抑制背景杂波的同时增强目标，对多种复杂场景下的不同类型、尺寸不一和亮度差异大的目标检测效果鲁棒.     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

在序列图像中进行目标跟踪是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题。采用Hausdorff距离模板匹配的方法具有计算量小、适应性强的特点,为了能对复杂背景（包括运动背景或移动镜头）情况下的序列图像进行准确的跟踪,综合考虑了图像边缘的位置信息和方向信息,对模板匹配和模板更新的策略作了改进,与原有方法相比,目标跟踪的准确度和算法的效率有了显著提高。     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

基于DSPs的运动目标检测与匹配

建立了一个基于TMS320C6701的DSPs系统,实现复杂背景中单个运动目标的实时跟踪.同时给出在复杂背景下人物自适应跟踪的实验结果.在这基础上,结合运动目标检测技术和模板匹配法,讨论一个复杂背景下多运动目标自适应跟踪系统,同时也给出运动目标检测和模板匹配的实验性结果.     

移动目标的自动监视报警方法

为了快速准确地从背景中检测出移动目标,并控制云台对目标进行自动跟踪,提出了一种移动目标的自动监视报警方法。该方法充分利用连续图像特性,采用改进的帧间减影法检测运动,并用差分图像的阈值化方法分割出动目标;进而采用光谱滤波等技术提高图像传感器的探测灵敏度,进一步提高了该方法的作用距离。仿真结果表明,该方法可以有效、准确地对移动目标进行检测和跟踪。     

—种在自然背景下全自动高质量的抠像算法

文章主要就图像处理的角度对自然背景下的视频对象提取算法进行了论述。结合传统的图像分割算法与α估计算法两者的思想,提出了一种不需要人工干预的全自动抠像算法。试验证明该算法能获得高质量抠像效果。     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

一种新的背景模型建立及更新方法

提出一种新的建立背景模型和更新背景的方法．首先采用一种新颖的类Hausdorff距离建模方法建立初始背景，然后对每一输入帧使用背景差分法获得前景，并利用高效分类器创造性地将前景分类为运动目标、静止目标、虚假目标、噪声，最后在背景更新阶段使用基于前景目标的背景更新方法．实验结果表明，本方法能建立可靠初始背景，并能有效地解决背景更新“死锁”问题，增强背景模型的鲁棒性．     

动目标图像实时输入与处理微机视觉系统

本文介绍了一种基于微机的动目标图像实时输入与处理视觉系统。采用局部总线设计技术,集输入与处理为一体,使设计达到了单板化,将其直接插入IBM-PC及其兼容机槽内即可构成系统。并采用流水线、并行作业和时间重叠等方法,可将动目标实时从复杂背景中分割出来。通过场控制器,本系统可一边输入,一边运算,进行实时图像加减、特征提取、边缘检测和二值化运算等;多种运算方式使本系统在尽可能大的空间范围内跟踪动目标。本文提出了“扩展虚存”思想;设计了高速DMA控制器;应用了硬件开窗技术。系统经过运行实验,可满足一般性动目标的分割与跟踪。     

室外场景下目标分割和目标识别算法

视频监控应用场听可分为室内和室外．室外环境受到诸如光照、下雨、落叶等因素的影响,整个场景变化复杂,给视频处理带来许多困难．文中介绍一种室外场景下目标分割和目标识别的方法,使用基于像素颜色特征的混合概率模型,将当前图像中与模型匹配的像素视为背景,然后更新模型中各个参数．为了去除目标区域的阴影部分,引人一种基于阀值和区域特征的阴影消除算法．同时,采用基于支持向量机的分类方法,识别场景中新出现的目标．     

小波分析在视频检测中的应用

针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于小波分析的运动目标检测方法。首先,利用双Haar小波软阈值法,去除视频图像的噪声。然后,建立了一种基于小波变换的运动目标检测算法,直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。实验结果表明,本文方法可以有效地从图像序列中检测出完整的运动目标,而且在平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失,效果要好于传统帧差法。     

基于分块帧差的视频图像运动检测

在常用的图像运动检测方法基础上提出了一种改进的运动目标检测算法,即将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,提高了运动检测的效果。