基于形态学梯度的亚像素边缘检测方法的研究

伴随着图像处理技术的不断发展,对于目标图像的边缘检测由像素级向亚像素级转变,为了能够得到目标图像相对比较清晰的边缘图像,在本文中首先使用一种改进的数学形态学梯度算法对目标图像进行像素级边缘检测,然后通过对已经得到的像素级边缘点进行样条插值,最终完成亚像素边缘检测,通过实验仿真能够观察出使用本文所研究检测方法能够得到清晰的边缘图像。     

黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

序列图像目标跟踪的神经网络算法

针对序列图像目标跟踪问题，在提取图像特征点的基础上，提出了一种最优化算法，该算法将序列图像目标跟踪问题转化为相信两帧图像特征点间的匹配问题。文中根据匹配问题的各种限制条件给出代价函数，并利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络最优化计算功能来求取该代价函数的局部极小值。其中神经元的状态用以表示相邻两帧图像特征点间的匹配关系。神经元间的权连结用以反映地应特征点间的匹配程序。也就是说，本文针对序列黑种人希目标跟踪     

一种快速亚像素边缘检测算法

基于正交多项式拟合提出一种快速亚像素边缘检测算法, 并给出计算边缘点的直接表达式. 结果表明, 该算法有效地解决了目前亚像素边缘检测算法的检测精度和检测时间不能同时兼顾的问题. 通过与Gauss和空间矩两种亚像素边缘检测算法进行比较, 该算法能快速准确地求得亚像素级边缘位置.     

棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

一种基于视觉测量的亚像素边缘检测算法

图像边缘检测精度决定了目标实际尺寸的测量精度。利用亚像素边缘检测技术来解决工业生产中芯片管脚的测量和检测问题。针对传统空间矩算子存在计算量大和边缘定位精度不足等缺点,首先利用改进的Prewitt算子快速提取连续性较好的像素级边缘,然后推导了空间矩算子原理误差并利用改进的空间矩算子进行亚像素级边缘定位。实验结果表明该方法速度快,定位精度高,并且具有较强的抗噪能力。     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

轴承内径尺寸机器视觉在线检测技术

利用计算机图像处理技术,对预处理后的边缘图像,采用基于点Hough变换的圆形图像亚像素检测算法,实现了轴承内径的亚像素无损在线检测.该检测系统具有非接触、速度快、精度高、抗干扰性强、成本低、通用性好等优点,可广泛应用于其他行业产品的在线检测.     

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。     

基于AM5708的智能多目标跟踪监控系统设计

监控系统的视频序列往往受到环境噪声、运动目标繁多和目标遮挡的影响,针对传统视频监控无法对人员实施有效检测、跟踪和计数的问题,设计一种基于ARM的智能多目标跟踪监控系统.从整体性角度阐述系统硬件设计方案和软件环境搭建.在算法实现方面,基于改进的自适应高斯混合模型和卡尔曼滤波实现了目标检测和跟踪,引入匈牙利算法进行数据关联来解决多目标跟踪的任务指派问题,同时利用检测目标和预测目标之间的欧式距离以及卡尔曼滤波解决了遮挡问题.实验结果表明,系统在场地和摄像头视角有限的情况下可以有效跟踪到6个运动目标,其平均处理能力保持在18帧/s.     

State Bounding 跟踪机动目标研究

提出一种用 State Bounding估计跟踪机动目标的算法。用预测集、观测集中心距检测目标机动 ,修正系统噪声集尺寸适应目标机动 ,很好地解决了用 state Bounding估计跟踪机动目标问题。模拟结果表明本算法与相应的 kalman滤波器的性能相比 ,有较好地机动目标跟踪能力     

一种杂波环境下的多目标跟踪算法

以实用有效的 JPDA算法为基础 ,运用直接计算后验概率的快速关联算法 ,结合两级自适应滤波器 ,同时考虑邻近目标干扰引入等效噪声协方差 ,提出了一种杂波环境下的多目标跟踪算法。理论分析和计算机模拟结果表明 ,算法有效降低了数据关联算法的复杂度 ,且计算量显著减少 ,实时性得到提高     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于改进的引导图像滤波和深度去噪自编码器的微弱目标跟踪算法

微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter, GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。     

基于MHT模型的毫米波雷达车辆检测方法

为了在智能车辆系统中检测前方车辆,该文提出了一种基于多假设跟踪(Multiplehypothesis tracking,MHT)模型的车辆检测方法。首先在多假设跟踪模型下,定义毫米波雷达量测集合与目标集合的对应关系,采用广义概率数据关联算法提取量测集合中的有效目标,从而得到有效目标集合。利用概率树模型估算目标的出现概率来维护检测的目标集合,保留稳定的检测结果。实验结果表明:该方法对于远近距离下和较差环境下黑夜灯光的前方车辆达到了准确的检测效果,克服了基于视觉的车辆检测方法对目标距离和环境光线敏感的缺点,同时在目标的保持维护上也取得了良好的效果。     

一种间断观测下的无人机地面目标跟踪方法

提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果.     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

基于降低图像分辨率的红外目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏，背景噪声不易抑制，会导致分割误差大，使跟踪点发生漂移．针对此问题，提出了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法．以减小图像分辨率的方法，采用逐点匹配。对下一帧图像进行目标9种方向的跟踪判断．实验结果表明，采用该算法运算速度快。解决了在强背景噪声的情况下跟踪点发生漂移的问题．