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。     

Gabor小波和变形模板的目标跟踪方法

在特征空间中利用Gabor小波和可变形模板实现了航拍图像中目标的跟踪.从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征,构成了Gabor小波特征模板.在跟踪过程中,随着目标的旋转、尺度等仿射变化,小波特征模板随之变形,优化了目标的仿射运动参数,实现了对目标的稳定跟踪.由于采用了基于Gabor小波的方法来搜寻最佳点的位置,使得搜寻结果更加精确有效.     

TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用

描述一种使用高速图像处理器和摄像头进行运动目标实时跟踪的系统 .图像处理器的核心由一块TMS32 0C6 70 1数字信号处理板及图像实时采集卡构成 .在对采集的初始图像序列作若干预处理后 ,采用改进的加约束的光流场算法从复杂背景中快速地计算出光流场 .根据运动目标的形状特征 ,较为完整地提取出运动目标区域 ,并计算目标运动的速度大小和方向 ,最后根据这些参数控制摄像云台机构持续跟踪移动的目标 .文中还给出在复杂背景下跟踪人物的实验结果 .     

可变形Gabor小波特征模板跟踪方法

提出了一种利用可变形Gabor小波特征模板,跟踪存在较大视角变化目标的方法.利用Levenberg-Mar-qudit优化方法,从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征;在跟踪过程中利用同样的优化方法求出这组特征的仿射变换参数;从经过仿射变换后的图像中提取小波权重,将这个权重与初始权重的误差定义为能量函数.利用"贪心算法"修正小波的位置参数,使这个能量函数最小化,从而实现可变形模板跟踪.对直升机和飞机图像序列进行的跟踪实验证实:通过特征更新,在视角变化较大的情况下,该方法仍然可以稳定地跟踪目标.     

基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.     

基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法

针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。     

基于高效二阶最小化的运动模糊目标跟踪算法

针对运动模糊严重时容易导致目标跟踪失败的问题,提出了基于高效二阶最小化(ESM)的模板匹配目标跟踪算法.首先提出一种运动模糊模板匹配的图像构造模型.然后引入ESM算法,在ESM算法基础上,用改进的高效二阶最小化(ESM-MB)算法跟踪运动模板.引入摄像头快门估计时间作为参数,提出了自适应不同快门速度所引起的不同的运动模糊的ESM-MB-ST跟踪算法.最后,通过真实视频序列的跟踪实验,验证了提出的ESM-MB算法及ESM-MB-ST算法具有更强的鲁棒性与实时性.     

基于切分模板的实时跟踪算法

相关匹配算法是一种经典的匹配算法 ,通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度 ,具有很高的准确性和适应性 ,在目标跟踪中得到了广泛应用。但是相关匹配算法计算耗时过于庞大 ,难以达到实时要求 ,并且当目标在模板中所占比例很小时 ,很难确定模板的准确位置 ,使得此算法在实时目标跟踪中难以得到应用。文中在相关匹配的基础上提出了一种基于切分模板的实时跟踪算法。匹配的模板被分为几个部分 ,每个部分均有不同的加权值 ,最后的相关匹配度为各部分匹配度的加权和。算法中还设置了一个不是实时更新的加权模板 ,以提高算法的抗干扰能力 ,并采用金字塔搜索算法进行加速。实验结果显示 ,此算法有效地克服了相关匹配算法的缺点 ,具有较好的匹配精度和实时性     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

在序列图像中进行目标跟踪是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题。采用Hausdorff距离模板匹配的方法具有计算量小、适应性强的特点,为了能对复杂背景（包括运动背景或移动镜头）情况下的序列图像进行准确的跟踪,综合考虑了图像边缘的位置信息和方向信息,对模板匹配和模板更新的策略作了改进,与原有方法相比,目标跟踪的准确度和算法的效率有了显著提高。     

模板匹配方法在高速目标跟踪中的应用

提出了一种用于高速目标跟踪的快速识别算法.根据图像目标与背景的特点,摒弃传统的逐点扫描方法,设计了一种"十字"匹配模板,根据待识别区域与"十字"模板的灰度差进行目标识别;为了提高识别速度,对目标图像进行二值化处理,采用逻辑运算获得模板与目标的相似性测度,通过相似性测度与阈值的比较,进行遍历点的跳跃.仿真结果表明,该算法大大提高了识别速度,实现了对高速摄像机拍摄角度的控制,进而对目标进行实时跟踪.     

基于DSPs的运动目标检测与匹配

建立了一个基于TMS320C6701的DSPs系统,实现复杂背景中单个运动目标的实时跟踪.同时给出在复杂背景下人物自适应跟踪的实验结果.在这基础上,结合运动目标检测技术和模板匹配法,讨论一个复杂背景下多运动目标自适应跟踪系统,同时也给出运动目标检测和模板匹配的实验性结果.     

Efficient and Robust Feature Model for Visual Tracking

Long duration visual tracking of targets is quite challenging for computer vision,because the environments may be cluttered and distracting.Illumination variations and partial occlusions are two main difficulties in real world visual tracking.Existing methods based on hostile appearance information cannot solve these problems effectively.This paper proposes a feature-based dynamic tracking approach that can track objects with partial occlusions and varying illumination.The method represents the tracked o...     

一种基于图像识别的目标区域分割法

介绍一种在图像获取阶段有目的地增加一定标识物，利用它在原始形成的标识区域，在约束条件下，运用模板匹配的图像识别方法进行目标区域分割，并提出一种快速计算方法。     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

基于OpenCV 的丝印机定位系统研究

现有OpenCV 模板匹配能实现丝印机的定位，但是模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果，同时定位执行机构运用传统的直接传值方式运动会造成定位执行机构卡顿。为了解决上述2 个问题，提出了一种基于相似度的模板匹配方法。经验证该方法能解决模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果的问题，实验结果表明，基于相似度的模版匹配方法对图片的相似度识别都在91%以上，平均用时低于250 ms，具有匹配稳定和快速的特点。同时还提出了一种速度匹配的运动方式，经验证该方法解决了定位执行机构运行卡顿的问题，实验结果表明，速度匹配的运动方式在250 次运行过程中没有出现一次卡顿现象。     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

基于Bayes网络的航空图象理解模型

提出一种基于Bayes网络的图象理解模型,用于检测与描述城市航空图象中的停车场、空地、房屋等二维和三维目标.模型首先使用一种基于感知组织的算法生成焦点区域,然后使用Bayes网络建立焦点区域的图象特征与目标之间的(不确定性)联系,由Bayes网络推理机制完成对焦点区域的识别.对于屋顶区域,模型使用一种基于DEM(digitalelevationmap)方向直方图的匹配算法进行模板匹配,生成房屋的三维几何模型描述.模型中所有Bayes网络组成层次结构,可以方便地增加被识别目标的种类;图象特征与提取图象特性的算法之间由一种称为证据源的数据结构相连接,可以方便地扩充图象特征的提取算法.由此实现了模型的易扩展性.实验结果表明了本文模型的有效性.     

一种半自动分割视频对象的方法

提出一种半自动视频对象分割方法，通过对跟踪分割视频序列的后继帧，这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行对象轮廓定位，接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素，为使轮廓定位更可靠，在块匹配的运动估值中使用了彩色信息，而模板匹配则使分割结果精确化，避免误差传递，并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中一直保持相似性，就能够正确测出对象，实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。     

三维物体抗仿射变换特征匹配方法

为解决三维物体视角变化下的图像匹配问题,提出一种实现三维物体任意仿射变换间的图像匹配方法. 在抗仿射变换的Affine-SIFT算法基础上,提出了多变换矩阵mASIFT（multi Affine SIFT）算法. 使用多平面随机抽样一致性（multi-plane RANSAC,mRANSAC）几何变换约束方法,从描述子粗匹配结果中提取正确匹配对. 比单一变换矩阵方法更加符合目标物体的立体多平面特性,匹配对数普遍是ASIFT的5~9倍. 降低每个单应矩阵的误差阈值,使内点提取中双向变换误差阈值小于3个像素（或2个像素）,更有效地剔除误匹配,可计算出更精确的变换矩阵,实现更加准确的匹配.