图像目标的矩特征量的照度不变性

在运动目标识别中,需要提取与目标远近、方位,照度、投影等变化不敏感的特征量。不变矩组对于目标平移、旋转和尺度变化不敏感,因此可以用不变矩组外加一些辅助特征来进行运动目标识别.本文研究了数字图像目标的不变矩组特征量经适当修改后,可以使其对目标平移、旋转和环境中的光照强度不敏感.这是对矩不变理论在模式识别应用中的一个重要补充,文章最后给出了修改前后两组公式的适用范围和实验结果。

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法 .根据目标图像像素移动的一致性 ,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准 ,得到目标图像块的速度估计 ,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类 ,即可分割出运动目标 .仿真实验结果表明 ,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割 ,并具有较好的抗噪能力 .

红外图像运动目标检测与识别

提出了一种利用相邻帧红外图像实时相减提取运动目标序列的方法，把复杂背景下运动目标识别问题转化为较简单背景下目标识别问题．介绍了一种基于差分图像序列的实时处理算法，可对多个运动目标进行识别与定位．上述方法经计算机仿真与试验表明是有效可行的．

背景移动补偿技术的研究

研究利用背景移动补偿方法消除运动图像相邻帧相减造成的背景杂波 ,从而把复杂背景下运动目标的识别问题转化为简单背景下的目标识别问题 .利用背景中特征较为明显的区域进行模板匹配 ,得到背景的运动数据 ,依据此数据将相邻帧图像错位相减 .将差分图像中的背景杂波去掉 ,只剩下运动物体的边缘和高梯度区域 ,有利于目标的识别 .