遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法。目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定。本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题。其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量。基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标。实验结果表明,这种算法是十分有效的。

基于快速傅里叶变换和积分图的快速相关匹配

为克服传统相关匹配算法计算复杂度过大的缺点,基于快速傅里叶变换和积分图提出了一种快速相关匹配算法.在不改变传统相关匹配计算结果的前提下,该算法通过对相关系数公式的分析和化简,用快速傅里叶变换计算模板图像和基准图像的相关,并采用积分图计算基准图像灰度值及其能量的窗口积分,使相关匹配计算量与模板图像大小近似无关,从而大大降低了计算复杂度.不同光照条件下图像匹配实验和复杂环境下目标跟踪实验结果表明,该算法具有很强的抗干扰能力,其执行效率比传统相关匹配提高1～2个数量级.

基于相关匹配和最大谱图像配准相结合的InSAR复图像配准方法

InSAR复图像配准是合成孔径雷达干涉3维成像技术中的重要步骤之一。为了获得高精确度的测量结果,要求两幅复图像之间配准达到亚像素级配准精确度。提出了一种将相关匹配和最大谱图像配准相结合的配准新方法。在相关匹配进行粗配准的情况下,通过插值所选控制点的值,并采用最大谱图像配准方法以亚像素单元进行精配准,其配准精确度达到亚像素级。实验结果证实了所提出方法的有效性。

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明:CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。

基于相关匹配的QR码识别方法

QR码图像识别是QR码应用中的关键技术。Hough变换、曲面拟合去背景、控制点变换等方法为QR码识别过程中图像预处理的基本方法,针对图像预处理后图像识别率低的缺点,提出了一种基于相关匹配法的QR码识别方法。基于曲面拟合的改进自适应阈值法分割图像。采用Hough变换和控制点变换方法校正图像的几何失真变形。利用模板对QR码进行相关匹配,对相干系数阈值处理得出取样网格。实验表明,本文算法能有效提高QR码识别效率和效果。

基于掌纹图像相关匹配的重复定位技术

基于每次测量时所采集掌纹图像之间同时存在平移和旋转变化,先对图像进行空域旋转校正,然后利用相位相关方法进行相关匹配,并通过二次曲面拟合方法使平移变化的检测精度达到亚像元级,从而达到精确定位.该方法已成功应用于掌纹图像匹配定位中,对于无噪声干扰的掌纹图像,平移检测精度达到0.01像元,旋转检测精度达到0.1°.

基于遗传算法的快速图像相关匹配

采用遗传算法研究了图像相关匹配问题，提出了快速图像相关匹配算法在最优匹配的前提下，其计算量较ＳＳＤＡ算法降低了一个数量级以上；可以采用ＮＰＲＯＤ匹配准则，改善在低图像对比度条件下的匹配精度；该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定。

基于相关匹配及自适应模板更新的目标跟踪新方法

传统的相关匹配算法在背景比较简单的情况下可以较好地跟踪到目标,但实际获得的图像存在变形、噪声、遮挡等问题,并且也很难获得比较好的跟踪效果。针对上述问题,提出了一种修正的MCD相关匹配算法和多帧累积的模板更新策略,并对实际图像进行了仿真。实验结果表明,算法在图像存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果。

模糊遗传图像相关匹配算法

针对遗传算法中交叉概率和变异概率所存在的问题,利用模糊推理系统来自适应估计交叉概率和变异概率,提出了基于模糊遗传算法(FGA)的图像相关匹配算法,并进行了大量实验研究,实验结果证明该方法对解决具有噪声情况下的图像匹配问题十分有效。

基于相关系数的相关匹配算法的研究

本文分别从减少相关系数计算运算量和减少搜索点数量这两个方面对以相关系数作为相似性度量准则的相关匹配算法进行改进。实验结果表明:改进后的算法,在不失其匹配精度条件下,克服了其运算量大的缺点,从而满足图像匹配系统的实时性要求。

自然数编码遗传算法在图像相关匹配中的应用

引入遗传算法解决图像相关匹配的耗时问题,利用二进制编码和自然数编码分别设计相关匹配的遗传算法。实验表明在图像相关匹配应用中,自然数编码比二进制编码不仅实用,而且运算速度快。

图像相关匹配算法的快速实现

结合分级关键点互相关迭代法与搜索空间标记法,设计了一种有效提高图像相关匹配速度的算法。其中分级关键点互相关迭代算法快速实现了由重要到不重要像素点的逐级迭代互相关匹配计算,算法在保证精度的前提下可以随时结束并输出相关匹配值;而搜索空间标记法则能快速排除掉大量参数空间内不可能匹配的点。实验证明,这种算法能在正确配准图像的前提下大幅度提高匹配速度。

基于分形理论和相关匹配的快速目标检测技术

准确快速地从图像中检测出关心的目标一直以来都是研究的热点和难点问题。但是由于图像本身的复杂性和目标的多样性,至今仍没有一种准确有效的通用方法来解决不同目标的检测问题。为此,本文提出一种基于分形特征和灰度特征的快速目标检测算法,其主要特点有两个:一是算法创新性地把分形特征和灰度相关联合应用于目标检测,在确保目标检测准确性的同时,提高了检测的速度;二是根据目标切片的不同可以将算法应用于不同目标的检测,解决通用性问题。通过大量试验验证,本文提出的方法可以应用于不同目标的检测问题,且能够大幅提高检测的速度和精度。

基于多片DSP的相关匹配算法的研究与实现

为了满足导弹跟踪锁定目标过程中实时性要求高这一要求,提出了一种改进的相关匹配算法,并对算法的硬件实现进行了详细讨论,将图像分成4块,每块由一片DSP进行处理,并结合相关算法进行测试。实验结果表明,无论在实时性还是在跟踪有效性方面,该算法都是切实可行的。该系统结构紧凑、可靠性高、实时性强,为图像匹配系统提供了新的高速处理平台。

基于相关匹配与面积重叠度的对流云跟踪方法

提出一种基于相关匹配与面积重叠度的对流云跟踪方法,由卫星云图预处理、对流云识别与提取以及云团跟踪组成。该方法省略了面积重叠度法所需要的初始移动速度估算。应用结果表明,该方法得到的对流云分布特征与已有研究结果相似,从而验证其有效性。

基于互信息测度红外目标图像相关匹配跟踪算法

在红外地面目标跟踪过程中,目标在图像系统中呈现多样化,任何一种单一的跟踪方式都无法满足系统的要求。对此本文采用一种多模跟踪方式,针对具体的目标,采用不同模式的跟踪方法。对于小目标,采用互信息测度的相关跟踪方式;对于大目标,采用形心跟踪方式。通过自适应波门来决定跟踪模式,实验证明该算法具有稳定而且精确的跟踪性能,算法执行时间短,完全可以满足实时性要求。

基于图像对数极坐标变换的多分辨率相关匹配算法

常规的图像相关匹配算法通常只具有平移不变性 ,而不具有尺度和旋转不变性 ,这就给存在尺度和旋转变化图像间的匹配问题设置了障碍。针对这一问题 ,提出了一种基于图像对数极坐标变换的相关匹配算法 ,并融入了高斯金字塔多分辨率机制以提高算法的效率。由于对数极坐标变换具有尺度和旋转不变性 ,因此该方法能够较好地克服传统图像匹配算法的缺陷 ,不仅可以完成存在更一般运动的图像间的匹配 。

基于云遗传算法的图像相关匹配

针对图像相关匹配计算量大的问题,提出基于云遗传算法的图像相关匹配方法。考虑到图像平均量的存在会增加匹配的难度,对传统归一化相关测度进行修正。为寻找最佳匹配点,将修正后的相关测度作为适应度函数,采用云遗传算法进行寻优。由于云遗传算法具有收敛速度快、局部寻优能力强和不易产生早熟现象等优点,新方法的匹配精度和速度都得到提高,且抗噪声能力强。仿真实验结果表明,新方法对无噪声和有噪声图像都能实现高精度匹配,在匹配精度和速度上优于基于自适应遗传算法的匹配方法。

基于特征像素统计的图像相关匹配算法

以电视跟踪为应用背景,对图像相关匹配算法进行了研究。并以特征像素统计为基本手段,提出了基于MCD距离相关匹配法的改进算法,降低了匹配计算量,改善了跟踪实时性。

相关匹配在轴承故障诊断技术中的应用

在分析传统轴承故障诊断方法不足的基础上,提出了基于相关匹配的滚动轴承故障诊断新方法。该方法使用滚动轴承故障冲击的动力学模型建立故障脉冲的解析模型,并以该模型作为匹配原子,采用谱峭度、峭度、平滑系数及相关系数方法对匹配模型进行了全方位的优化。该方法在一维时间域上以周期性的最优化脉冲模型,对轴承振动信号中等时间间隔的故障脉冲进行最佳逼近,不仅解决了传统匹配追踪法的欠分解或过分解的问题,并能有效地提取出不同故障时间产生的故障脉冲,便于进一步的轴承故障的量化分析。仿真和试验结果验证了该方法的可行性与有效性。