基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中,并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定,能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试,实验结果表明,提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比,鲁棒性更好,能准确实时地对目标进行跟踪。     

基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

基于容积粒子滤波的交互式多模型算法

针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。     

一种改进粒子滤波器在雷达目标跟踪中的应用

在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统卡尔曼或扩展的卡尔曼滤波算法在闪烁噪声环境下,滤波性能将急剧下降甚至滤波发散。提出了将粒子滤波与无迹变换结合的改进粒子滤波算法UPF(uncented particle filter)应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下雷达目标跟踪问题。仿真结果表明,在高斯条件下扩展的卡尔曼算法和基于无迹变换的粒子滤波算法跟踪性能相近,但在闪烁噪声环境下,随着闪烁影响的增强,扩展的卡尔曼算法跟踪性能严重下降,而UPF算法能保持较好的跟踪精度。     

自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用UKF生成粒子滤波的建议分布(UPF),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。     

利用ESM方位信息的多普勒盲区目标跟踪方法

机载预警雷达固有的多普勒盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对该问题,提出了一种基于电子支援措施(electronic support measure, ESM)方位信息和多普勒盲区联合状态约束的粒子滤波跟踪算法。该算法在预测过程中对盲区内的粒子进行约束,将不满足约束的粒子投影到约束区域表面。最后再利用这些约束粒子估计目标的状态,并形成粒子云波门,对新出现的量测值进行关联。仿真结果表明,该算法相比无先验信息或仅利用多普勒盲区信息的算法具有更小的滤波误差,同时能形成更小的关联波门,提高了航迹质量,实现了多普勒盲区条件下的目标连续跟踪。     

一种基于色料混合理论的配色仿真算法

以工业配色应用为背景，首先探讨了计算机配色的两种基本理论：三刺激值理论与色料混合理论，然后分析了基于色料混合理论的织物染色算法的不足，提出了一种新的配色仿真算法，并应用于涂料配色实践。从仿真结果来看，该配色仿真算法计算精确，能够有效地减小配方色差。     

基于双色性反射模型的彩色不变特征的研究

在对双色性反射模型理论分析的基础上,定义和分析了多种彩色不变特征。实验结果表明,归一化的彩色分量rgb,饱和度S,色度H,以及新定义的彩色分量c1c2c3和l1l2l3对视角、光源方向和光照强度是不敏感的,而且色度H和l1l2l3同时对面反射光的影响也不敏感,在照明的光谱能量分布发生变化时,定义了新的不变参量m1m2m3,该参量对白光照明中单色光强度的变化具有很好的鲁棒性。     

基于特征人脸和肤色统计的人脸检测

提出一种在视频中检测人脸的新方法,该方法首先用特征人脸检测第一帧画面中人脸的位置和大小,将它作为卡尔曼(Kalman)滤波的初始值和肤色分布统计的训练样本,然后利用卡尔曼滤波预测人脸,最后用肤色分布模型确定人脸,就可以检测到人脸。这种方法的优点是可以在复杂背景下快速准确地检测到人脸位置和大小。实验结果表明使用该方法可以实时准确地检测到视频中的人脸。     

植物花色模拟研究

提出了植物花色的模拟的新方法。根据花色的特征,结合花瓣几何形状的定义,不同的花色模型采用不同的参数方程构建:重点对花心、花边、花环、花肋的花色模式进行模拟,同时可随机组合这4种的花色模式,形成复杂的花色。该方法方便易行,建模速度快。通过给出的植物花色模拟结果,表明其仿真效果较好。     

Color-texture based unsupervised segmentation using JSEG with fuzzy connectedness

1.INTRODUCTIONJSEG[1]is a distinguished one in many existing seg-mentation methods based on color-texture[1,4,6~8].Itis computationally more feasible than many othermethods[1]because JSEGis to test the homogeneityof a given color-texture pattern,instead of doing pa-rameter esti mationfor a specific model like many oth-er texture segmentation algorithms.The segmentation results produced by JSEGaremainly based on a class-mapformed by the color classlabel of every pixel,which is the prod…     

New fast algorithm for hypercomplex decomposition and hypercomplex cross-correlation

In order to calculate the cross-correlation of two color images treated as vector in a holistic manner, a rapid vertical/parallel decomposition algorithm for quaternion is  resented. The calculation for decomposition is reduced from 21 times to 4 times real number multiplications with the same results. An algorithm for cross-correlation of color images based on decomposition in time domain is put forward, in which some properties pointed out in this paper can be utilized to reduce the computational complexity. Simulation results show the effectiveness and superiority of the proposed method.     

针对涂料行业的配色仿真系统

根据作者的设计和开发经验,介绍了一个用于涂料行业的配色仿真系统。该系统使用X-Rite公司生产的SP62球型分光光度计,利用颜色科学,特别是色料混合理论来完成关于配色的各种计算。该系统提供了高精确度的配色计算功能,并能进行配方管理和配方修正等工作,具有很高的工业实用价值。     

稀疏森林:真彩色直方图快速生成算法

基于空间数据索引技术,提出了一种新的真彩色图像颜色直方图生成算法,这种算法采用一种新的空间数据结构——稀疏森林,通过将RGB空间中三维颜色(点)投影至(r,g,0)平面进行"降维",将三维空间点索引变成一维数据索引问题,降低了问题的复杂度。进一步,利用B树高度平衡、多分支、低深度、结构紧凑等特点,对一维数据进行索引。理论与实验结果表明,稀疏森林保留了全部颜色空间信息,生成、索引速度快,可以方便地进行点查询和区域查询,并且空间效率比较高。     

基于BP神经网络的颜色模糊量化方法

将BP神经网络用于颜色量化过程,提出了符合人眼颜色视觉特性的颜色模糊量化方法。对RGB颜色空间向量进行空间变换,提取得到颜色特征向量。对特征向量标准化处理后,作为BP神经网络的输入向量。将训练样本的期望类别输出做模糊化预处理,用模糊化后的隶属度值作为样本的目标期望输出。利用样本集对改进的BP神经网络进行训练.基于最大隶属原则对神经网络输入特征向量进行分类和量化。使用训练后的BP神经网络进行颜色量化的仿真实验,验证了所提出方法的有效性。     

基于颜色特征对木质板材分级的研究

给出几种基于颜色和纹理特征木质板材的分级算法,这几种方法通过主颜色和共生矩阵特征,分别利用神经网络中的RBF网络和K-近邻对木质板材样本图像进行处理,然后进行分类的方法。木质板材样本图像通过对木材加工处理采集而得到的。主颜色特征是反映一幅图像的基本面貌的,并通过HSV颜色模型、量化、颜色直方图和绝对距离而得到的;再加上共生矩阵特征。选取三种主颜色方案数据,经过Matlab7.0平台进行程序设计,对木质板材样本图像数据进行训练和测试,并加以验证。实验结果表明,这几种方法能够较好地解决木材分级的问题。