高精度多视频配准算法中静态图像配准算法的选取

在之前的研究中提出了一种高精度的多视频时空配准方法,该方法将Caspi等人提出的多视频配准算法与基于静态图像的配准算法有效地进行了结合.但在结合的同时,如何选取静态图像配准算法是需要考虑的问题.本文对两类主要的静态图像配准方法进行了理论分析与实验比较,提出了在我们的多视频时空配准方法中使用基于特征的静态图像配准算法的思路.实验结果验证了本文思路的合理性.     

基于自适应配准参数更新的实时彩色视频图像融合方法

提出一种基于自适应配准参数更新并适用于待配准可见光与红外视频图像的实时彩色融合算法. 首先,自适应地更新每帧图像的配准参数,完成对每帧可见光图像和红外图像的配准;其次,对配准的图像进行线性灰度融合,选取合适的彩色目标图像,在YUV空间完成目标图像颜色信息向融合图像的快速颜色传递,得到彩色融合图像. 实验结果表明,算法效果明显优于伪彩色融合方法,且运算速度完全能够满足对视频进行实时处理的要求.      

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点。为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法。该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,先根据K最近邻算法(KNN)初步筛选匹配点,再利用相似三角形原理对匹配点进一步筛选。将该算法应用于库姆塔格沙漠的沙丘图像配准,实例表明所提出的算法是一种适用性强、准确率高的沙丘图像配准算法。     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

相位相关法实现视频实时拼接的应用与优化

相位相关算法是目前图像匹配应用最广泛的算法之一。具有配准精度高、抗干扰能力强和易于硬件实现等优点。将其应用到视频实时拼接当中,并根据图像傅里叶变换的旋转特性及视频拼接的特点,对存在偏移及旋转关系视频帧图像的配准方法进行相应的优化。能够在基本不影响配准结果的情况下,实现了减少计算量的目的。     

障碍物视觉识别中的稳像技术研究

本文提出了一种基于特征的车载图像配准稳定算法。算法通过计算每个视频帧中的特征曲线来估计图像的偏移。本算法计算量较低,可以应用快速变化的实时图像序列。对现场获取的图像序列的处理验证本算法的有效性。     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战,基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型.进一步地,提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法.通过对医学图像进行配准试验来测试其性能,提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能.     

基于多路径粒子滤波目标跟踪

视觉跟踪是机器人自主导航、智能监控系统的关键技术.在粒子滤波跟踪算法中,设计粒子滤波器时,粒子大小是固定不变的,而目标与镜头之间是相对运动的,目标图像大小可能超出粒子范围,使得跟踪跟踪目标丢失.为了解决了上述问题本文提出了基于小波变换图像的粒子滤波方法.这里做法是在图像中目标上采集粒子,然后采用小波变换的分解算法和重建算法处理目标附近区域图像,再将采集到的粒子分成三部分,分别在原图和两种小波图像中传播.这样可以增强粒子滤波的鲁棒性,提高跟踪精度.     

生成式与判别式视觉目标跟踪算法综述

视觉目标跟踪是对目标位置、速度、运动轨迹等信息检测与预测技术。该技术融合了计算机视觉、图像处理、深度学习等众多领域技术。本文将对目标跟踪算法发展情况以及研究现状进行梳理。首先介绍目前常用的基准数据集;其次指出生成式算法与判别式算法差异;再对传统的生成式算法进行简单的分析总结;随后围绕算法框架分别介绍相关滤波框架、深度学习框架、孪生网络框架、Transformer框架的判别式算法并分析不同算法的优缺点;最后分析目前动态目标跟踪存在的问题并展望。     

平面视觉跟踪系统的研究

介绍了一套自主研制的平面视觉跟踪系统的原理和实现．设计了基于目标速度反馈的PID控制算法,将系统的控制空间由非线性空间转换到线性空间来实现,解决了普通图象直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的现象．并通过静态目标锁定实验和动态目标跟踪对比实验,检验了该视觉跟踪系统和速度反馈PID控制算法的性能．实验中系统静态目标锁定过程时间约为0．48s,动态跟踪响应时间约为0．5s．     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

基于局部分块和背景加权的视觉跟踪算法

针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。     

采用图像感知哈希的TLD改进算法

为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变化、遮挡及目标分辨率低等问题时,文中算法在多数情况下取得了优于参考算法的跟踪性能,表现出良好的跟踪鲁棒性。     

人脸部特征自动定位及其在图像编码中的应用

为了提高极低速率下图像编码的主观质量——特别是在典型的可视电话应用场合,根据人的主观视觉特性,提出了突出人的脸部特征的宏观编码控制思想。给出了一种运算量低、鲁棒性好的人脸自动识别和跟踪算法。应用于极低速率典型可视电话时,重建图像的主观质量得到了明显提高。与此同时,该方法也为国际标准ＭＰＥＧ４在低速实时通信系统中的应用提供了一个实例。在此基础之上,作为更高层语义编码的基本环节,文中给出了一种脸部特征的全自动识别、定位方法。     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.