显著性能量目标跟踪轨迹修正算法

针对SiamMask在目标跟踪过程中,图像序列中出现运动模糊时跟踪机制无法捕获特征点而导致的跟踪漂移问题,提出一种显著性能量目标跟踪轨迹修正算法。该算法通过显著性能量特征判定是否发生跟踪漂移,利用轨迹预测算法修正发生漂移时的跟踪结果,解决运动模糊条件下跟踪漂移问题,进一步提高SiamMask算法跟踪精度。分别在OTB50和VOT2018数据集进行仿真测试,仿真结果表明该算法较SiamMask算法跟踪精度提高0.2%,有效修正跟踪漂移时的目标位置,适用于智能监控和自主驾驶系统等。     

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.     

多特征融合的无人船视觉目标跟踪

针对海面光照变化、水花遮挡、水面倒影等耦合作用引起的无人船视觉目标跟踪漂移问题，提出一种基于多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。通过多特征融合，增强了水面目标特征表达，避免了目标跟踪漂移。为减少环境干扰对跟踪目标外观描述的影响，设计尺度自适应跟踪滤波器，提升目标跟踪鲁棒性能。采用本文算法对多个代表性海上视频数据集进行验证，并与典型目标跟踪算法进行比较。结果表明，相较基于单一CN特征的跟踪算法，本文算法的平均重叠率提升23.63%、平均中心误差减少53.79个像素点。本文算法适用于处理由于海面环境剧烈变化、目标尺度变化导致的跟踪漂移问题，可为无人船作业自主性提供重要智能感知技术支持。     

基于Mean Shift的视频图像检测与跟踪

在复杂背景的视频图像中,实时、准确、连续、长距离的跟踪以人为对象的目标,是一件很困难的任务。人体对象在跟踪目标图像位置的变化时,一直随着姿态的变化而改变,因此这是一个非常典型的非刚体目标,对这类目标采用简单的模板匹配的方法进行目标跟踪,无法达到准确的跟踪。均值漂移（Mean Shift）是现今最受欢迎的对象跟踪方法之一,广泛的运用于人脸的跟踪,文章提出了一种基于均值漂移算法的复杂背景视频图像检测与跟踪算法。在运动目标跟踪中,提出了以直方图为模式特征,以均值漂移算法为核心算法的目标跟踪算法,通过实验表明该跟踪算法能对候选目标进行运动检测,完成实时跟踪,同时有效抑制了局部遮挡、背景混乱等,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。     

视频序列中动目标快速跟踪新算法的研究

准确性和实时性是视频序列图像中运动目标跟踪算法研究的重要内容。为了克服传统的模板匹配跟踪算法运算量大、跟踪速度慢的缺点,提出了一种基于多分辨率的Kalman滤波快速跟踪算法。首先利用Kalman滤波的预测功能,预先估计出目标中心点坐标,然后在该坐标为中心的区域内进行多分辨率相关匹配,最终找到最佳匹配位置。该算法具有运算量小、跟踪速度快的优点。同时还采用了自适应更新记忆滤波算法解决发散问题,提高了跟踪精度。     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...     

序列图像目标跟踪的神经网络算法

针对序列图像目标跟踪问题，在提取图像特征点的基础上，提出了一种最优化算法，该算法将序列图像目标跟踪问题转化为相信两帧图像特征点间的匹配问题。文中根据匹配问题的各种限制条件给出代价函数，并利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络最优化计算功能来求取该代价函数的局部极小值。其中神经元的状态用以表示相邻两帧图像特征点间的匹配关系。神经元间的权连结用以反映地应特征点间的匹配程序。也就是说，本文针对序列黑种人希目标跟踪     

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．     

结合特征点匹配的在线目标跟踪算法

提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.     

运动序列图像中目标点的自动定位与跟踪研究

目标跟踪是视频运动图像数据分析前期的一项关键技术,通过对目标点的定位跟踪,以便研究人员在跟踪过程中提取运动目标的相关参数,有助于对视频图像中目标的运动技术进行分析。结合模板匹配快速定位算法与Mean Shift算法,研究了运动图像序列中目标点的自动定位与跟踪问题。实验结果显示,算法具有良好跟踪效果。     

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。     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

基于孪生网络的目标跟踪研究综述

近年来,基于孪生网络的目标跟踪算法由于在跟踪精度和跟踪效率之间能够实现良好的平衡而备受关注。通过对基于孪生网络的目标跟踪算法的文献进行归纳,对现有孪生网络目标跟踪算法进行了全面总结,对孪生网络的2个分支结构进行了讨论。首先,介绍了基于孪生网络目标跟踪的基本架构,重点分析了孪生网络中主干网络的优化,以及主干网络的目标特征提取问题。其次,对目标跟踪过程中的分类和回归2个任务展开讨论,将其分为有锚框和无锚框2大类来进行分析研究,通过实验对比,分析了算法的优缺点及其目标跟踪性能。最后,提出未来的研究重点:1)探索背景信息训练,实现场景中背景信息传播,充分利用背景信息实现目标定位。2)目标跟踪过程中,目标特征信息的更加丰富化和目标跟踪框的自适应变化。3)从帧与帧之间全局信息传播,到目标局部信息传播的研究,为准确定位跟踪目标提供支撑。     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.     

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．     

基于背景复杂度分析的智能跟踪器研究

传统基于图像处理的成像目标跟踪系统中,为了提高目标跟踪的可靠性,更多关注的是目标本身的特性,通过分析目标在不同阶段的成像特点,采用相应的算法进行自动提取与跟踪。由于不同目标提取算法在不同复杂程度的背景条件下具有明显的优劣性,实际跟踪过程中需要同时依据目标以及背景两方面的特性才能做出最合理的选择,然而,目前对于影响跟踪的背景特性研究却显得不足。针对这一问题,提出了一种基于结构相似度的背景复杂度判决方法,结合背景复杂度,完成了算法间的自动切换,实现了一个根据目标特性与背景特性的自适应实时多算法跟踪器。仿真测试与外场试验表明,该方法显著提高了对目标跟踪的可靠性。     

序列图像（亚）像素级点目标检测的DP算法

提出了一种用于序列图像（亚）像素级点目标检测与跟踪的ＤＰ算法。该算法基于弹道积分原理和动态规划最优化原理，将序列图像（亚）像素级点目标检测问题转化为一系列的一维最优化过程，功效上完全等价于究举法。同时具有算法简单，运算量小、易于实现的特点。该算法有别于其他算法的显著优点是具有低信噪比处理功能，特别适用于弱而小的点目标运动轨检测，文中还针对多（亚）像素级点目标情况进行了专门讨论。