一种提高图像制导抗干扰性的方法

在图像流约束方程的基础上，提出了一种在连续时空空莘里对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法，该算法克服了以往图像流运动目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求偏导并用三维拟合模板进行数值逼近，能较准确从具有各种光电干扰的背景中利用多帧图像序列求得目标的运动参数，最终完成复杂环境下的图像制导，计算机实验的结果验证了算法的良好性能。     

一种序列图像运动目标速度的估计方法

提出了一种在连续时空空间对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法。该算法克服了以往序列图像目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求偏导并用三维拟合模板进行数值逼近，较为精确地估计目标的运动速度。算法对目标遮挡和形状变化较大的情形有鲁棒性，计算机模拟实验的结果验证了算法的良好性能。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

一种序列图像运动目标速度的估计方法

提出了一种在连续时空空间对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法，该算法克服了以往序列图像目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求偏导并用三维拟合模权进行数值逼近，较为精确地估计目标的运动速度，算法对目标遮挡和形状变化较大的情形有鲁棒性，计算机模拟实验的结果验证了算法的良好性能。     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于光流的运动目标检测与跟踪

采用经典的光流计算方法,对运动目标检测与跟踪。经仿真实验验证算法具有精度高,计算速度快的特点。将算法引入到序列图像的运动目标提取,可以比较完整地从背景中提取出运动目标,并能够稳定跟踪序列图像中的运动目标。     

基于图像块归类的背景重构算法

为了降低图像序列运动目标检测中背景重构的时间复杂度和空间复杂度,提出一种基于子图像块归类的背景重构算法.在假设背景图像块以最大概率出现在图像序列中的前提下,选择编号频率最高的图像块作为背景图像块进行背景重构.在运动目标有较长的暂时停顿情况下,即观测长度较长时利用该算法进行实时背景重构具有明显的优点.仿真结果表明,该算法能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

红外图像序列运动小目标的空间定位

提出了一种利用透视投影变换和卡尔曼滤波对低信噪比红外图像序列运动小目标进行三维空间定位的新方法,从而达到对红外运动小目标(直至几个像素)进行空间定位的目的.仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

遮挡情况下运动目标的跟踪

遮挡是基于图像对运动目标识别与跟踪时经常遇到的问题,也是动态图像处理上比较难于解决的问题之一。首先给出了一种基于2-D图像序列的运动目标跟踪算法,并对其实现技术进行了讨论。最后给出了实验结果,从实验结果可以看出,该算法对短时间内被遮挡的运动目标的跟踪和预测效果良好。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

一种改进的红外小目标检测与识别方法

研究天空背景下红外运行小目标的检测与识别,对序列红外图像进行增强处理后,通过形态学滤波去除弱噪声,再用分害虫算法把目标和强噪声从背景中分离出来,最后用RMTI算法找出目标,并得出目标运行轨迹,实验结果表明,该方法能有效地检测定位运行小目标。     

红外序列图像中运动小目标的检测方法

研究红外图像中运动小目标的检测和跟踪问题．根据红外图像中背景干扰和噪声的特点,采用梯度倒数加权低通滤波器对图像进行滤波．在目标分割和标记后,沿目标轨迹进行能量积累以搜索和跟踪小目标．实验结果表明,该方法能极大地提高实际红外目标图像的信噪比,改善目标分割效果,能有效地进行小目标的检测和跟踪,尤其适用于目标遮掩或偶尔出现目标丢失的情况．     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

基于动态规划的红外小目标检测与识别

研究了天空背景下红外运动小目标的检测与识别．对序列红外图像进行增强处理,通过模板滤波去除弱噪声;运用分割算法和聚类分析把目标和强噪声从背景中分离出来,根据所定义的一种距离,运用动态规划的方法找出目标,并得出目标的运动轨迹;给出整套处理方法的实验结果和分析．     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。