多特征实时电视跟踪器

本文描述一种多特征实时电视跟踪器,应用3×3中值滤波器对目标图像进行预处理,采用SOBEL算法提取目标的边缘信息,利用目标灰度和边缘联合特征的贝叶斯分类算法检测和分割目标,在低对比度小目标情况下可以稳定跟踪目标,经外场试验取得满意的结果,该电视跟踪器已用于地空武器系统中。     

一种应用于成象跟踪器的目标识别算法

本文在综述运动目标识别算法的基础上,提出了一种利用边缘链码直方图的归一化R算子作为目标特征,采用近邻决策以识别不同形状的运动目标的算法,并给出了计算机仿真结果。这对于成象跟踪器的智能决策具有现实意义。     

高效的多特征自适应相关滤波跟踪器

针对基于手工特征的相关滤波跟踪器在快速变形、背景杂乱等挑战性跟踪场景效果不佳的问题,在Staple跟踪器的基础上提出了一种新型的相关滤波跟踪器。结合方向梯度直方图特征与颜色命名特征构建了目标外观模型,增强其对快速变形以及背景杂乱等场景的鲁棒性;设计了自适应评分函数对2种特征进行融合,得到更具有鉴别性的特征;针对不同的特征分别提出了在线更新策略以减小训练过拟合与模型漂移。实验结果表明：该跟踪器在跟踪的准确性与实时性上均有着优良表现。     

电视跟踪图象边界分割处理

本文重点研究从电视跟踪图象中分割背景和有用目标的方法。提出一种抗干扰边界敏感算子与边界细化措施相结合的分割算法。 在计算机上设计软件进行实验证明,这种分割方法能适应于背景及目标变化较大的不同情况。     

TMS320系列芯片在电视跟踪器中的应用

本文介绍了以ＴＭＳ２０第二代产品为ＣＰＵ的电视图像专用处理机的设计方法，并给出了相应的硬件框图。文中最后还给出了专用处理机在实时数字电视跟踪系统中承担目标检测、识别、跟踪及控制等运算任务的实验结果。结果表明，该专用机具有速度高、成本低、开发便利等优点，它也可以应用于其他实时处理系统。     

实时电视跟踪系统中目标跟踪精度的分析

本文提出了由于噪声影响实时电视跟踪系统的目标位置点的误差分析算法。从系统的跟踪算法中导出目标跟踪系统误差分析模型。 本文导出目标质心位置的统计模型。第一种模型,即目标跟踪误差简化模型,通过假设目标的误分类概率等于背景的误分类概率推导出。第二种模型,即目标跟踪误差扩展模型,通过假设目标的误分类概率不等于背景的误分类概率推导出来。本文描述这些模型及其数学含义。     

基于DSP的实时电视跟踪系统设计与研究

基于数字信号处理器 ( ADSP2 1 0 2 0 ) ,建立了一种主从式实时电视跟踪系统。分析了系统工作原理、构成及主控计算机与 ADSP2 1 0 2 0处理从机之间的控制关系 ,研究了快速中值滤波预处理方法、目标搜索和跟踪过程中波门的设定准则。采用矩持阈值分割方法提取目标 ,采用质心跟踪算法及基于线性微分拟合的记忆外推跟踪技术跟踪目标。     

基于局部亮度直方图特征的实时目标识别与跟踪

针对自寻的电视导引头实时跟踪需求及其硬件平台的限制,借鉴离线训练的思想,提出一种基于局部亮度直方图的二进制特征描述算子,利用该算子设计了基于差异度函数和索引值的两级特征匹配方法。算子的二进制特性使得特征匹配过程主要通过一系列二进制位运算完成,算法复杂度大大降低。实验表明,该算法实时性强,平均跟踪速度可达25 fps以上,运行过程中内存需求量小,并且对目标尺度变化、旋转、光照变化等具有较好的鲁棒性,满足了导引头实时目标识别与跟踪需求。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法.首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪.其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道.最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征...     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

分块三级及矢量量化图像编码

本文提出了一种新的称为分块三级及矢量量化图像压缩编码方法。该方法是以分块截断编码技术和矢量量化技术为基础的编码方法。对两幅512×512×8静态测试图像进行的计算机模拟实验表明:平均编码率低于0.91比特/像素,即图像数据压缩比大于8.8倍,而信噪比不低于37dB,复原图像的主观质量较好。     

序列图像的运动补偿编码技术

本文系统地研究了运动补偿编码技术的基本原理和运动矢量检测的基本方法,包括像素递归法、块匹配法和块递归匹配法。     

自适应干扰对消的特征结构方法

本文提出了一种基于特征结构的自适应干扰对消的阵处理法。它克服了通常的最佳阵处理对阵与信号特性误差非常敏感的缺陷,即使在存在阵与信号特性误差的情况下,此法依然有很好的性能。文中给出了理论证明及模拟验证。     

基于序列图像局部灰值模型的运动分析

本文分析了在图像序列中图像局部灰值区域为常数型、线型和二次型条件下用最大似然比方法进行运动检测的基本原理及其在一定置信度下的阈值选取问题,导出了一套检测数学模型,使得变化检测理论进一步完善。     

红外图像序列中机动点目标的快速检测技术

本文针对红外自动寻的末制导系统提出了一种适合于检测星空背景下的远距离点目标的快速算法,它可用于检测静止不动、匀速运动和机动运动的点目标。该算法通过构造一个关于3D空间中数据集的轨迹表达的总代价函数将点目标轨迹提取问题转化成为总代价函数对目标参量的最优化问题,通过迭代算法实现这个最优化,文章证明了算法的收敛性,并估算了该检测算法的检测性能,实验表明该方法适合于小SNR时的点目标检测。     

复随机信号的四阶统计量估计中的浮点舍入误差分析

本文分析了由单个数据记录沽计复平稳过程四阶矩与四阶累积量的浮点舍入误差,得到了峰度与四阶切片矩的估计中引入的量化噪声的均值与方差的闭形表达式或上界,说明舍入误差明显影响四阶矩估计,尤其是对于为减少估计方差而采用的长数据记录情形.     

军事目标红外图像的形状识别系统

随着目标自动跟踪、识别技术的发展,对目标特征提取技术的要求变得愈来愈高,基于目标形状的跟踪、识别系统的发展非常迅速。本文针对目标红外图像的特点,提出了一种新的目标形状分类、识别系统,该系统包括目标图像预处理、目标分割提取、目标边界探测以及目标形状分类、识别。系统中,我们采用一种均值——中值混合滤波方法来消除噪音的影响,利用峰谷法分割提取目标,进而提取目标的边界,在目标边界提取的基础上,提出了边距离分布特征的概念用于目标的分类、识别。     

VLSI阵列处理器在信号处理和图象处理中的应用

现代信号处理和图象处理迫切需要高速度、高性能的计算工具。面向算法的VLSI阵列处理器的出现必将使信息处理进入新时代。本文分析了VLSI阵列处理器的算法和结构,并介绍了把算法映射为阵列结构的基本方法。     

Practical Issues Concerning Moment Invariants

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