基于特征值的运动目标快速检测与跟踪

通过分析视频序列图像的灰度特征,结合背景减法目标检测的优点,提出了一种静止摄像机条件下基于特征值快速检测与跟踪目标的方法。实验结果表明,该方法能快速有效地识别目标,达到了实时检测与跟踪的要求。     

基于视频图像的运动目标检测与跟踪研究

实际生活中,每时每刻都有千万种物体在进行运动,而这些不同的运动物体对不同的群体传达着不一样的视觉信息,对于群体来说,这些视觉信息给他们带来了重要的现实意义。然而在人们用视觉捕捉到的信息里,往往只对对自己有存在价值的运动目标或物体感兴趣,研究基于视频图像的运动目标的检测与跟踪,有很大的现实意义和实际价值。目前在实验室环境中已实现了对运动目标的检测和跟踪。在运动目标检测方面,参考理论,用帧间差分法得到基本完整可靠的运动目标;在运动目标跟踪方面,利用一种低复杂度的分块搜索算法,能对其进行仿真实验与编程实现。     

视频图像中运动目标跟踪算法研究综述

分析和描述了当前运动目标跟踪的有关方法,通过分类介绍的形式,从跟踪方法的研究现状、研究进展、应用领域等方面进行讨论。比较介绍了几种方法的优缺点以及研究过程中所面临的难题。最后对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。     

运动图像跟踪过程中丢帧误差消除技术

为解决传统方法不能自动对跟踪窗口的大小进行调整,造成跟踪定位误差高,无法有效消除丢帧误差的问题,提出一种新的运动图像跟踪过程中丢帧误差消除方法。通过对帧间差分法进行优化,利用每帧获取的背景部分完成背景模型的更新处理,通过当前帧和背景模型的差分获取运动范围。利用优化的Mean-shift法对运动图像进行跟踪处理,采用改进的帧差法对目标边缘进行提取,完成Mean-shift搜索窗口的更新处理,自适应调整跟踪窗口大小。通过适于P帧幅度能量模型对此刻帧与上一帧图像信息的改变程度进行描述,以体现运动图像序列运动分布情况,对运动图像跟踪中的丢帧误差情况进行描述。在此基础上求得运动图像跟踪状态矩阵,完成对丢帧状态参数的处理,将丢帧误差消除,以增强运动图像跟踪质量。结果表明,所提方法误差消除效果好,运动图像跟踪精度高。可见该方法能够对丢帧误差进行有效消除。     

运动目标的快速检测与跟踪算法研究

传统的模板匹配算法精度虽高,但运算量大、效率较低。本文结合了帧差法以及多分辨率图像匹配的优点对模板匹配算法进行改进,并通过引入“预测”机制改变初始搜索点,减少了匹配区域,提高了运算速度,满足了实时处理要求。同时,采用了一种根据灰度特征进行模式匹配的跟踪算法,提高了模板匹配法对于目标运动姿态变化的自适应能力。仿真结果表明:上述算法在目标方向、平移、旋转以及图像背景、对比度、亮度发生改变时,均能较好的检测到目标。     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图像编码研究的主要内容之一,有着广泛的应用领域。而基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一。本文提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪算法,计算结果表明该算法简单实用、运算速度快,克服了单纯光流场方法的不足。     

动态图像中人脸的快速捕捉跟踪方法

提出一种快速人脸跟踪方法. 首先根据模板匹配方法作人脸区域的初步定位, 然后使用支持向量机作为分类器进行最终确认, 再采用基于Mean-Shift的CamShift跟踪算法保持跟踪, 当有遮挡发生时通过Kalman滤波进行参数辨识和状态估计. 实验结果表明, 该方法具有较强的实时性、 有效性和鲁棒性.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法,用该方法重建背景图像;采用图像差分算法提取运动目标;提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心;采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪,并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性,能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

一种基于小波变换的快速SIFT图像拼接算法

SIFT特征匹配算法是当前图像拼接研究领域的热点。为改进SIFT算法在图像拼接过程中特征点提取环节计算量大、耗时较长的缺点。本文在研究SIFT算法的基础上,提出一种改进的图像拼接算法。此算法先通过小波变换对图像进行预处理,减少在SIFT尺度不变特征提取过程中的数据计算量,以提高图像拼接速度。对两幅待拼接图像,分别采用经典SIFT算法和本文提出的 改 进 算 法 做 仿 真 实 验,当 匹 配 点 控 制 系 数α=0.5,经 典SIFT算 法 在 确 定 特 征 点 耗 时1.192891s,改进后的算法仅用了0.856712s。仿真对比试验的结果验证了该算法的有效性,同时表明该算法能够在保持图像拼接效果的基础上,提高图像拼接算法的速度和准确性。
     

蚊虫标本制作技术 (动物科学)

蚊虫是一类重要的媒介昆虫,有关蚊虫的生物学和形态分类学等研究是有效控制它们的前提;完好的卵、幼虫、蛹、成虫、外生殖器标本是开展蚊虫形态分类等研究的基础。然而以往报道的蚊虫标本制作技术尚不完善,因此有改进的必要。本文系统地介绍了一套经过多年实践而改进、总结出的较理想的蚊虫标本制作工具;在原有方法的基础上结合多年的蚊虫标本制作经验系统地总结和报道了卵、幼虫(包括幼虫皮)、蛹(包括蛹皮)、成蚊及其外生殖器标本的制作技术,对以往蚊虫标本制作的技术有许多完善和补充,特别蚊虫各阶段标本的处理技术,旨在为蚊虫研究工作者制作蚊虫标本提供方法指导。同时本文还首次详细介绍了蚊虫针插标本和玻片标本包装和邮寄方法,为蚊虫分类学研究者之间进行标本交换提供了方法指导。     

档案图像空间相关性分析

对档案图像的空间相关性进行分析,有助于对档案图像的进一步处理和分析.通过使用相关系数和灰度共生矩阵这两个相关性度量准则,分别获得档案图像在像素级、像素对级和像素块级的相关性数据,在此基础上,通过对相关性数据的分布状态进行描述和解释,指出了档案图像的空间相关性特点.实验结果表明自然图像和档案图像具有明显不一样的空间相关性,具体表现在:自然图像中大量的纹理导致了自然图像的行相关性高于档案图像;档案图像结构化层次的版面导致了档案图像的列相关性分布比自然图像更加杂乱;档案图像的纹理粗糙性,导致了档案图像灰度共生矩阵的分布比自然图像更加集中.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk-Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。
     

双向电泳技术在昆虫研究中的应用

随着生命科学进入后基因组学研究时代,蛋白质组学成为其研究热点.双向电泳技术(Two-dimensional electro-phoresis,2-DE)凭借其高灵敏度,高分辨率以及能将数千种蛋白质同时分离等优点,成为蛋白质组学的核心技术之一,在生命科学研究中发挥着不可替代的作用.近年来,随着黑腹果蝇(Drosophil...     

r-置换因子循环线性系统求解的快速算法

在置换因子循环矩阵的基础上给出了r-置换因子循环矩阵的概念,得到以这类矩阵为系数的线性方程组AX=b有解的判定条件和快速算法.当r-置换因子循环矩阵非奇异时, 该快速算法求出线性方程组的唯一解,即存在唯一的r-置换因子循环矩阵C∈PRCMn,使AX=b的唯一解是C第一列;当r-置换因子循环矩阵奇异时, 该快速算法求出线性方程组的特解与通解,即存在唯一的r-置换因子循环矩阵H∈PRCMn及C∈PRCMn,使得C的第一列X1是AX=b的一个特解,而且X=X1+(I-H)Z是AX=b的通解,这里Z是任意的n维列向量.     

雷达传感的无人驾驶跟踪控制器设计及仿真

【目的】提出了一种基于 BP 神经网络的广义预测控制器用于无人车运输编队的路径跟踪,以弥补 PID 跟踪控制器的不足。【方法】通过将非线性系统网络线性展开,得到线性回归模型,并以非线性前馈增益方式弥补建模的误差。【结果】最后在 CARSIM 和 MATLAB 上进行控制器仿真,并得到了方向跟踪控制器仿真图和无人车编队路径跟踪轨迹图。【结论】仿真结果验证了所提出的方向控制策略在该研究领域的可行性和有效性。
     

基于随机森林分类的快速标签检测

主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题。与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法。文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景。在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测。实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测。
     

改进的非局部均值Wiener滤波图像复原算法研究

图像复原在数字图像处理中具有十分重要的意义,针对当前流行的图像复原算法存在复原效果不理想的特点,提出了一种基于图像分离的改进的非局部均值滤波图像复原算法。本算法首先采用基于范数L0梯度最小化复原算法完成对图像平滑部分的复原,然后采用波原子变换来实现对图像细节部分的复原,最后采用改进的非局部均值滤波来处理波原子变换产生的振铃效应和虚假边缘。实验结果表明本复原算法与当前流行的图像复原算法相比,在图像复原的主客观效果上都有一定的提高。