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。     

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。     

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。     

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．     

从序列图像中获取点目标三维运动参数

本文研究了摄像机有机动,而点目标在短时间内作匀速直线运动的情形.研究表明,只要点目标——摄像机相对运动方程满足可观测性条件,那么就可从三幅序列图像中确定点目标的三维运动参数,进而估计出它的空间坐标.文中还对算法的抗干扰能力进行了分析,结果表明,摄像姿态以及点目标——摄像机相对运动方程的曲率是影响算法抗干扰能力的两大因素。最后给出了计算机模拟结果.     

序列图像中动目标定位

给出了一种新的动目标定位方法，它可以快速准确地从复杂背景中确定动目标的位置和大小，此法充分利用序列图像特性，采用减影法提取动目标，由于实际情况中噪声无法避免，故提出了快速中值滤波方法以有效地滤除大量噪声，为了快速准确地定位目标，事先采用了映算法，然事提出了一种区域生长分割算法ＲＧＳＡ（ＲｅｇｉｏｎＧｒｏｗｉｎｇ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）定位动目标，ＲＧＳＡ还适用于多目标情况，     

红外序列图像小目标的特征及不变性分析

对红外序列图像小目标检测过程中出现的误差做出了分析，在检测过程中采用形态学中的Top-hat滤波，并根据目标运动的连续性去除噪声和云团。对目标与背景灰度均值之差，目标灰度方差和目标面积这三个特征量进行了研究，发现它们保持相对的稳定，可以作为小目标的不变特性，利用这些特征量设计了RBF神经工对检测结果进行评估，实验结果证明该方法是可行的。     

从图像序列中检测定位小目标的一种方法

研究红外成像小目标检测问题。高通滤波器滤去低频图像背景信号，再在高频信号中使用似然比检测方法提取可能的目标点，考虑到目标运动的连续性和约束条件，将小目标的检测问题化为聚类问题，并通过设置置信度函数，搜索可能的目标点集以得到真正的目标点集，并检测出小目标的位置。     

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．     

图像序列中运动目标深度估计

通过对生物视觉深度运动知觉机理的研究，推导出基于深度运动知觉提取三维运动目标深度信息的数学模型和计算公式．研究结果表明，根据三维运动目标在二维成像平面上的运动可以判断是否存在深度方向变化以及大致区分目标运动的方向．同时如果假定已知运动目标的大小，根据它们在像平面上ｘ或ｙ方向的相对运动变化可以对于目标的深度运动进行估计．经过采用实际图像序列所进行的实验，获得了令人满意的结果．     

运动点目标序列图像检测性能分析

在点目标探测系统中,需要在虚警率容忍限度内,尽可能提高目标的探测概率。在单帧图像信噪比无法提升的情况下,常常采用多帧序列图像检测。然而,对于随机运动的点目标,采用多帧序列图像检测在什么样的情况下能提高探测概率目前还没有完整的结论。现从建立点目标及噪声模型出发,用理论估算和仿真实验的方法对这一问题做了分析,并得出结论。这些结论对目标探测系统的设计具有指导意义。     

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。     

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

有序表改进扇束滤波反投影重建算法求解速度的研究

介绍了由投影重建图像的基本原理,对扇束滤波反投影重建算法进行了分析,并针对该算法的特点提出了一种提高算法求解速度的方法。最后对所提方法进行了实验,并给出实验结果。     

背景运动估计与动目标检测

本文介绍了从运动背景中检测多个运动目标的技术,首先利用光流估算法估计背景运动速度,再通过估计值对运动背景进行补偿校正,对经补偿后的差分图像,本文统计其分布规律,设计最佳分割阀值进行图像分割,在滤去噪声之后通过识别连通域检测出多个运动目标。     

基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪

目标数未知或随时间变化是红外弱小目标跟踪技术的一个难题。为解决这个问题,提出了基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪算法。从数据关联的角度出发,将目标集看作随机集,利用概率假设密度滤波的数据关联算法实现目标数未知的红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,概率假设密度滤波可以稳健地跟踪红外弱小目标的目标状态和目标数目。     

红外序列图像目标的高效跟踪

针对Mean shift算法中仅使用灰度特征难于实现对红外序列图像目标准确跟踪的问题,提出了利用边缘-灰度特征相融合的目标跟踪算法.为了实现红外序列图像中目标的高效跟踪,在研究Mean shift灰度特征的基础上,根据红外序列图像的边缘方向信息与灰度信息构建了边缘-灰度目标模型,将此模型应用到目标跟踪算法中,提高了Mean shift算法在红外序列图像目标跟踪过程中的运算能力.实验证明,该方法能够增加灰度直方图对目标模型的描述能力,提高了目标跟踪算法的鲁棒性.