基于十字模板匹配的靶场目标检测方法

针对现代靶场所面临的测量目标小、 距离远、 目标与背景对比度低以及匹配算法计算量大、 时间复杂度高等问题, 提出一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法以十字特征直线代替模板进行粗匹配, 仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配, 从而大大减小了计算量, 使匹配速度得到极大提高。通过CCD（Charge Coupled Device）相机采集的靶场目标序列图像进行仿真实验, 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 较传统的灰度相关算法具有较强的鲁棒性。     

基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP(Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。     

基于虚拟仪器的靶标动态图像测试技术

为了实现动态目标的快速跟踪、定位和检测,设计了基于虚拟仪器的靶标动态图像测试系统。该系统利用LabVIEW和IMAQ Vision完成软件编程,对实际靶场靶标动态图像进行采集、识别、跟踪、回放和数据处理。结果证明,虚拟仪器能快速、准确地处理偏离靶标的误差以及误差统计特性。     

一种地面目标的相关跟踪方法

提出了一种用多子模板对目标进行相关跟踪的方法，该方法建立了综合多子模板相关结果、目标跟踪判断及自适应刷新模板等准则，较好地解决了相关跟踪中如何判断目标锁定、部分遮挡、相似目标出现及模板的刷新等问题。     

基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别

提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法.首先通过动态窗口、权值变换、图像索引和动态模板等方法提高了目标的识别率,降低了识别时间;然后在足球机器人视觉系统中进行了仿真实验和实地测试.实验结果表明,在原图像含有30%白噪声情况下,其识别率仍能达到99.7%,且识别时间不超过30 ms,这种方法既在一定程度上降低了噪声干扰的影响,又提高了目标识别的速度和准确性,从而提高了系统的实时性和鲁棒性.     

一种地面目标的相关跟踪方法

提出了一种用多子模板对目标进行相关跟踪的方法，该方法建立了综合多子模板相关结果，目标跟踪判断及自适应刷新模板等准则，较好地解决了相关如何判断目标锁定，部分遮挡，相似目标出现及模板的刷新等问题。     

基于边缘特征的运动目标提取与跟踪

运用聚类准则，提出了一种获取二值边缘图的自动门限法，研究了序列图像中目标跟踪窗的自适应调整，并在此基础上进行了复杂背景中运动目标匹配跟踪试验，试验结果表明，本方法提高了复杂背景中运动目标跟踪的能力，可作为常规跟踪方法的补充，以达到稳定跟踪。     

小波变换在靶场动态测试中的应用

为提高靶场动态测试数据精度,提出利用小波变换对靶场动态测试信号进行消噪处理的方法,从而抑制了陀螺仪漂移率。并应用Matlab软件对实际靶场动态测试数据进行分析、处理及仿真。仿真结果证明,该方法可以很大程度提升靶场动态测试数据的精度。     

基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统

为实现对运动目标的动态跟踪,设计了基于PTZ摄像机的主动实时跟踪系统,实现对高关注度目标进行持续跟踪。该系统采用背景建模方法检测当前视野中的运动目标并进行跟踪,针对感兴趣目标采用基于边缘增强模板匹配(EETM)方法进行主动跟踪,并提出了一种简单有效的PTZ摄像机控制方法。采用海康威视球机进行测试,测试结果表明:该系统利用低成本PTZ摄像机可以实现对静态场景和动态场景中目标的检测和跟踪,对感兴趣目标进行主动跟踪,PTZ摄像机控制平稳,能够满足实时性的要求。     

基于小波模板匹配的目标跟踪

在目标跟踪数学模型的基础上,分析了小波变换在目标跟踪中的技术优势。为将目标跟踪流程中分步实现目标分离、目标特征提取和目标识别的方法并行化,给出了对小波域中系数空间矩阵进行分层匹配目标跟踪算法。在自行设计的基于DSP(DigitalSignalProcesor)的嵌入式跟踪系统中给出该算法快速实现方法。结果表明,在100MHz系统时钟情况下,模板窗口为128×96时,在搜索范围为256×192的跟踪窗口内,可实现实时的跟踪处理。     

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.     

基于模板的天基预警系统目标性质匹配模型与仿真实现

防空反导作战过程中,地面反导指控系统为达成早期识别并估计弹道目标攻击企图,以提高防空反导系统拦截效率的目的,需要天基预警系统提供目标信息支援保障。基于天基预警系统的目标信息采用有效的匹配模型能够实现对弹道目标的快速发现及性质确认。以天基预警系统目标性质匹配模型与算法为研究重点,在建立反导天基预警系统测量模型的基础上,以仿真方法初步实现了目标性质匹配模型。仿真结果表明:所建立的匹配模型与算法具有较好的应用价值,可为反导指控系统的构建与完善提供一定参考。     

一种LFMCW雷达目标距离范围的划分方法

在采用对称三角波作为调制信号的线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)雷达系统中,雷达传感器前端产生的三角调制波泄漏信号严重影响远距离目标的测量结果。因此有必要对待测目标进行范围划分。传统的距离划分是在对回波信号进行频谱分析之后进行的。提出的基于相似度匹配法能够在未对信号进行频谱分析之前,根据与标定目标预先计算的阈值作比较,得出目标所在距离范围,并针对实际系统设计实验方案,验证该方法的可行性。     

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。     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

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。