云天背景下的运动目标检测

针对云天背景条件下运动目标的检测问题，在传统的帧间差阈值法的基础上，运用隔帧差分的方法。通过差分前后的2次滤波，根据图像的连通性原理，精确地提取出运动目标的轮廓。     

基于演算侧抑制模型的运动目标检测方法

研究了一种新的基于时空信息的运动目标检测方法.引入了多通道的概念,采用演算侧抑制模型ALI进行运动目标检测.首先根据时域信息创建多个图像处理通道,将视频图像在各通道上分别进行时域ALI、时空域ALI运算获取运动信息,然后将各通道运动信息进行融合提取运动目标,并用时空域ALI消除噪声.仿真实验表明,该方法在复杂背景下可以精确获取运动目标的轮廓.     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标．实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性．     

基于DAM6416P的运动目标检测跟踪系统

基于DAM6416P图像处理平台设计了运动目标检测跟踪系统．该系统采用预置点之间循环扫描的方式对场景进行监控，用帧差法检测有无运动目标出现；发现运动目标后根据目标质心的运动情况控制云台的运动．实现对运动目标的跟踪。实验结果表明系统能够对运动目标进行及时准确地检测和跟踪。     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

基于MFANet和上下文特征融合的遥感影像目标检测

针对遥感影像背景复杂、目标尺度变化较大、类间相似性较高等特点而导致目标检测效果欠佳的问题,提出一种基于Faster R-CNN的有效且鲁棒的遥感影像目标检测方法.首先,引入可变形卷积、调制机制和空洞卷积,构造调制的特征自适应网络,提取更准确、更完整的目标信息.其次,构造上下文特征金字塔网络,提取更丰富且更具判别性的特征...     

目标跟踪算法在光照突变条件下的应用

摘要： 为了保证光照突变条件下运动人体跟踪的正确性与持续性,提出可用于光照突变条件的目标跟踪算法.首先自动检测光照突变状态,当发生光照突变时,摄像机通过曝光补偿使光照突变前后的图像亮度保持一致. 然后基于可持续跟踪Mean-Shift算法对光照突变前后的运动人体进行跟踪. 实验结果表明,该算法在光照突变条件下可以对运动人体实现准确而持续的跟踪.     

基于霍夫变换的图像轮廓检测方法与优化

物体的轮廓信息是一种重要的形态特征,在图像处理过程中起着至关重要的作用.基于霍夫变换的轮廓检测方法,对大量的图像进行轮廓检测,并分析其特点.发现该方法不足之处,并进行改进.还分析了一些影响图像处理的因素,使检测效果得到提升.     

面向地面运动目标检测的SAR图像分辨率选取

在合成孔径雷达地面运动目标检测技术中,SAR图像分辨率的选取直接影响运动目标的检测性能. 为此,该文提出一种适合于运动目标检测的SAR图像分辨率选取方案. 结合感兴趣的目标大小从运动目标检测概率的角度出发,对不同SAR图像分辨率情况下运动目标的检测性能进行分析,以一种具有典型反射截面积的运动目标为例,给出不同目标尺寸条件下的最佳SAR图像分辨率. 该方案可广泛应用于工程实践.     

基于简化Mumford-Shah模型的活动轮廓边缘检测模型

在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测问题转化为基于Mumford-Shah泛函的能量函数最小化问题.本文在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,通过调节该项的权重因子,可以得到基于不同灰度强度的图像边缘图.该方法采用了水平集数值技术,因此活动轮廓具备了拓扑变化的能力,并能克服C-V模型检测不出离灰度均值较远的边缘的问题,实验表明了其有效性.     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.     

检测大平面平面度的等高线法

本文提出了一种从散射光中提取平面度信息,并处理成待测平面等高线的具体方法.该方法可以对大平面的平面度作实时、全场检测.多次实验均表明,该方法可行.     

基于空间和时间特性的动态背景中的运动物体检测

基于高斯混合模型(GMM)的方法在运动物体检测中应用广泛,并且取得了很好的效果.然而这种方法在动态背景中,例如摇曳的树枝、喷泉、照相机的抖动等,其效果受到严重影响.主要的原因是忽略了像素间的空间相互关系,这种关系对处理动态背景十分关键.提出一种新颖的运动物体检测方法,通过同时运用空间和时间信息,有效地处理了动态背景.实验效果表明在动态背景中,新方法的效果明显好于传统的GMM方法.     

基于C8051F340的芯棒连续镀铬生产线辊道异常检测装置的设计及应用

镀铬是限动芯棒生产的最后一道工序,一般采用行进式连续镀铬工艺,由变频器驱动多台电机经减速机构后带动辊道完成工件的缓慢进给。进给异常会造成镀层不均匀甚至起皮等严重质量问题,给企业带来重大损失。装置对辊道的行进进行检测,对驱动电机的状态进行辅助检测,提供显示和故障报警功能,解决了进给异常问题。     

融合SIFT的多尺度分析人脸识别算法研究

由于人脸识别过程中会受到光照、尺度等因素的影响,采用传统的SIFT算法进行人脸识别时会出现匹配效果较差、无法匹配或是错误匹配的情况,因此提出了一种融合SIFT算法的多尺度分析的人脸识别算法。首先在粗尺度上,采用形态学边缘检测算法对原始的人脸库进行轮廓特征提取,形成新的人脸库;然后在细尺度上,采用SIFT算法对新的人脸库进行人脸识别与匹配。采用ORL人脸库对改进后的算法进行验证,实验结果表明改进后的SIFT算法较好地解决了传统SIFT算法的不足,计算量大大减少,人脸图像的识别效率与匹配效率得到了有效提升。     

视觉机制模拟中的局部参数自组织映射方法

为模拟视觉系统对彩色场景进行初步处理的机制,提出一种局部参数自组织映射方法. 以局部颜色均值、局部颜色对比度以及位置作为特征,用自组织映射进行分类,实现图像分割、边缘检测和轮廓分离等功能. 对仿真及自然彩色图像的实验结果表明,该方法能并行实现上述功能,将具有不同类型特征的部分映射到输出空间的不同位置,符合视觉系统的特征映射和并行处理的特性. 该方法为研究和模拟视觉系统的机制提供了参考,也可用于图像处理中的多任务并行处理.     

弯曲时空的多普勒效应

讨论了狭义相对论中的多普勒效应.研究了任意引力场中,光源和接收器任意运动的情况下的多普勒效应.弯曲时空的多普勒效应对宇宙学研究有重要意义.     

基于统计方法和主动轮廓模型相结合的医学图像轮廓提取

采用最小描述长度作为目标函数实现点分布模型上轮廓点的自动选取,提出了一种结合统计方法与主动轮廓模型提取图像轮廓曲线的方法.对一系列图像训练得到该训练集的典型轮廓曲线,初始化新图像的主动轮廓模型曲线后,再用训练集得到的轮廓线约束其变形,提取图像最佳的轮廓曲线.实验表明,与传统主动轮廓模型比较,该方法具有更好的轮廓提取效果.