基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

复杂动态环境下运动目标自动检测算法

针对复杂动态环境中运动目标难以精确检测的问题,提出了基于HSV颜色空间的运动目标检测算法。采用HSV颜色空间中背景减法解决运动目标颜色与背景相似和运动目标阴影影响导致运动目标难以准确检测问题;将背景区分为稳定背景和临时背景,提出双背景自动更新算法解决背景发生变化造成目标难以精确检测的问题;算法中引入表示背景变化程度的背景变化率,从而部分或全部更新背景。实验结果证明该方法能够准确检测运动目标。     

基于边缘和颜色的视频文本图像分割方法

视频中的文本如果直接送入OCR软件,识别率较低,因为文本往往叠加在复杂背景中,所以需要先将文本从背景中分割出来。背景像素可能具有和文本像素相似的颜色,并且由于解压缩的影响,文本像素颜色分布可能具有渐变性,给分割带来一定的困难。针对这些问题,提出一种基于文本边缘和颜色特征的文本分割方法,该方法首先利用文本边缘的高频特性沿文本轮廓对图像的颜色分布进行采样;其次使用K-均值空间聚类方法从采样点集合得到图像分割的种子点和分割半径,从而分割文本图像得到不同的分割结果;最后,利用文本笔画的连通域特征挑选出正确的分割结果。实验表明,该方法较好的解决了视频文本和背景的分离问题,分割结果具有较高的OCR识别率。     

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

一种用于轮廓线探测的CNN改进算法

图像中目标物体的轮廓探测是目标识别和计算机视觉系统的第一步也是关键一步。提出了一种基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)的轮廓线探测改进算法。该算法中CNN模板参数(模板系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即模板参数的计算不仅考虑了局部窗口内各像素与中心像素的灰度值差异,而且顾及了窗口内各像素与中心像素间的空间距离。实验结果表明,相对于其它两种轮廓探测算法,提出算法的探测效果较好。     

空中复杂目标对背景红外辐射的散射的并行计算

提出一种快速计算非朗伯面空中复杂目标对背景辐射的散射的方法。使用Modtran软件计算天地背景红外辐射亮度。将复杂目标表面划分成三角面元并在探测方向进行遮挡消隐处理,在图形处理器（graphic processing unit, GPU）内按背景光入射方向划分计算线程,线程内利用五参数双向反射分布函数（bidirectional reflectance distribution function, BRDF）模型计算可见面元对一个方向入射的红外辐射的散射亮度。把所有可见面元的计算结果加权平均获得复杂目标对背景辐射的散射亮度。通过对某飞机目标的计算结果对比发现,基于GPU的并行算法计算速度比中央处理器(central processing unit, CPU)提高了百倍以上。     

基于相邻层间相似性的加速Splatting算法

利用体数据的相邻层数据间具有高度相似性、差异较小这一普遍特性设计了Splatting体绘制的加速算法。计算各层采样点对屏幕像素颜色值的贡献时，只计算与上一层同位置有数据差异的采样点对屏幕像素颜色值贡献的变化量，然后用这个变化量修改在该采样点影响范围内的屏幕像素颜色值。试验表明，新算法可以大大加速Splatting算法的速度。     

融合块显著质心描述和多级关联的多目标跟踪

提出一种融合目标分块、显著质心建模和多级关联的多目标跟踪(multi target tracking, MTT)方法,用于提高互遮挡、相似目标干扰场景中的跟踪鲁棒、准确性。利用自适应阈值背景差分检测运动区域;将目标区域分块,根据块中运动像素处背景差分值计算色彩显著度,建立运动、色彩显著质心模型;建立目标间、目标与运动检测间全局、块级数据关联,判别互遮挡目标及块,并据块遮挡矩阵更新目标模板;利用有效色彩和运动信息计算块质心转移向量及融合权值,获得目标全局质心转移向量以定位目标。实验结果表明该方法对互遮挡、相似目标干扰及外观变化的多目标均具有稳定跟踪性能。     

四维可视化多目标寻优方法及其在T型滤波器设计中的应用

针对多目标优化设计中存在寻优空间小、计算难度大等问题,提出4雏可视化寻优方法,将颜色作为第4变量引入3维坐标系中,分别用三维坐标表示待求自变量,用三维空间诸点的颜色表示目标函数的值.视图中多个切片的同色线集成为空间等值域,获得清晰的4维显性可视化效果,并据图中的交域颜色分布实现多目标寻优.以对逆变器的非对称无源T型低通滤波器进行优化设计为例对该方法进行了详细说明和论证,在扩大的寻优范围内,目标函数的分布状态清晰可见,有效地提高了优化解的稳定性.本方法表明:在寻优过程中应充分考虑目标函数对子变量的敏感性.提供了数学证明,介绍了使用本方法的设计准则,以及用于定量比对的实验数据.     

基于改进梯度抑制的非平面场景运动目标检测

针对非平面场景3D结构产生的视差对导弹及无人机等空中机动成像平台运动目标检测影响,从提高运动目标检测的快速性和准确性角度,基于梯度抑制算法,提出了改进算法。首先,在非平面场景的运动目标检测中,考虑到视差干扰主要出现在背景边缘上,采用梯度抑制法滤除视差像素。其次,对经过梯度抑制法滤波后的像素,应用外极几何约束,进一步滤除机动成像平台大角度机动产生的剩余视差像素,从而提取出离散的运动目标像素,并进行二值化处理。然后,采用行列投影的方法对二值化的运动目标像素进行分类,确定运动目标区域。最后,对所提的方法进行了实验验证,验证了算法的有效性。     

基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络

为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。     

基于SVR和DCT的数字图像水印算法

针对彩色图像,提出了一种利用支持向量回归机（support vector regression, SVR）将水印信息嵌入到图像亮度分量的离散余弦变换（discrete cosine transform, DCT）域中的算法。主要思想是应用彩色图像的YCbCr彩色空间,将亮度分量分块后做离散余弦变换,在DCT块中选择中频系数,利用SVR很好的学习和泛化能力,建立中频系数与其邻域系数之间的关系模型,然后根据中频系数和SVR模型预测输出值,调整中频系数嵌入水印。提取水印时重新训练SVR模型,但不需要原始载体图像,实现了水印的盲检测。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性,对色度变化、低通滤波、模糊、锐化、亮度、对比度增强、添加噪声以及几何变换等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其对JPEG压缩具有很强的抵抗能力。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

无人机视觉着舰导航鲁棒角点精确检测算法

针对舰载无人直升机着舰时拍摄的图像存在大尺度、角度畸变,使得合作目标角点难以检测的问题,提出一种鲁棒角点精确检测算法。设计了一种彩色非对称合作目标,通过计算合作目标的最小周长多边形（minimum perimeter polygon,MPP）来获取轮廓上的角点。针对这些角点存在伪角点及未排序问题,给出了斜率约束、距离约束和方向约束策略。最后,针对亚像素Harris角点检测算法精度高但未排序、三重约束的MPP角点检测精度低但已排序的问题,制定了这两种角点检测方法的融合策略。实验表明,所提算法可以有效解决合作目标图像发生大角度畸变以及一定尺度畸变范围内的角点检测。     

矢量量化实现面向图像的调色板设计

本文用基于神经网络的矢量量化方法实现面向图像的调色板设计。以均匀颜色空间的距离作失真测度，以矢量量化的码书设置颜色寄存的颜色值。实验证明，效果令人满意。     

Novel block-matching algorithms by subsampling both search candidates and pixels

1 .INTRODUCTIONMany video-compression coding standards such asMPEG1/2/4 and H.261/263 require block motionesti mation (BME) , which is usually an i mportantstep directly affecting the speed of coding process .And the block-matching algorithm ( BMA) is themost practical approach to predict the motion com-pensated frames . Since full search (FS) requires ahuge amount of computation,it cannot be appliedforBMEin practical video coding systems .To breakthe bottleneckin practical encoding…     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

多光谱和全色图像融合适用的超复数主元加权方法

提出了一种适用于多光谱与全色图像融合的超复数主元加权方法.该方法首先对全色图像的每个像素值进行矢量化,然后对由RGB表示的多光谱图像和矢量化的全色图像分别用超复数矩阵进行表示,该表示方法考虑了由RGB表示多光谱图像的矢量性,从而避免了IHS和PCA融合方法由于忽视多光谱图像的矢量性而导致的色彩失真.通过对超复数矩阵表示的全色图像和多光谱图像分别进行超复数奇异值分解,分别获得了这两个超复数矩阵的超复数奇异值,并对得到的奇异值进行主元分析,提出了用最大特征值对应的特征向量作为权值进行加权图像融合的方法.分析和仿真的结果表明:提出的方法不存在人眼可见的光谱畸变.而用各种现有图像融合评估方法的评估结果也表明:提出的方法优于IHS、PCA和小波变换等融合方法.     

基于NSST域的红外和彩色可见光图像融合

为了进一步提升彩色可见光和红外图像的融合质量,提出了基于NSST和颜色空间的彩色图像融合方法.首先将RGB空间的彩色可见光图像变换到更符合人类视觉系统的颜色空间,其次利用NSST可以更好提取图像细节信息的优势,对颜色空间的非彩色分量和红外图像进行NSST分解,对分解后的低频系数采用基于方向信息测度的系数选择方案,对高频系数则采用基于隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的系数选择方案,然后对经过选择融合的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的非彩色分量,结合已有的分量将其逆变换回RGB空间,得到最终的融合图像.仿真实验证明了方法的有效性.