带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法研究

针对图像跟踪中目标的尺度和旋转变化,将Lindeberg的尺度理论与Mean-Shift算法结合起来,提出了一种带宽自适应Mean-Shift跟踪算法。该算法在Mean-Shift的框架下,将尺度和旋转量与平移量同等看待,通过求解核函数带宽,计算出目标的变化参数,最终精确定位目标。另外,引入SAD算法对目标进行先期粗略定位,克服了目标做无规律大位移运动时Mean-Shift算法跟踪效果不佳的问题,同时也降低了Mean-Shift算法的迭代收敛次数。大量实验仿真表明,该算法对目标的仿射变化、非刚性形态变化,以及无规律的大位移运动具有有效性和鲁棒性。

基于模板匹配的焊缝自动跟踪系统

焊缝跟踪是焊缝质量控制的前提。针对复杂环境背景下,焊缝跟踪的精度会受到弧光、飞溅以及烟尘等若干因素的影响,提出对预处理后的焊缝图像,采用MCD距离相关匹配方法,构建相关数学模型,然后利用自适应遗传算法,求取该函数模型全局最优解,搜索出实时图像与目标模板图像之间的最佳匹配位置;最后构建跟踪运动模型,准确跟踪焊缝。实验证明,在焊缝跟踪精度和自动调整方面,本系统的方法取得了预期效果。

图象分块平均绝对差匹配并行算法

本文针对图象匹配算法中的乘法运算与差运算的一类并行计算问题 ,设计了一种图象分块平均绝对差匹配并行算法。该算法对于 N× N的参考图像、与处理元阵列大小相同的 M× M的实时图象 (N=BK,K=M,B>1) ,可通过将参考图像分成 B× B个图像块的分块匹配来实现 。

平均绝对差图象匹配系统的定位精度

本文证明了两个基本定理。在假定图象信号和附加噪声是相互独立的零均值齐次高斯随机场、且二次可微的条件下,解决了平均绝对差图象匹配系统的定位精度的分析和计算问题。用实例说明了精度分析和计算的方法,分析了影响定位精度的因素和参数。为匹配性能的定量分析提供了理论依据和方法。

基于反色均值化的非参数Census立体匹配算法

针对传统非参数Census变换过分依赖于变换窗口的中心像素灰度值的问题,提出了一种新颖的非参数Census变换的立体匹配算法。首先,该文研究了非参数Census变换并分析了其局限性;其次,考虑到像素空间位置,对于变换窗口进行反色处理后,求取邻域均值的反色来替代中心像素灰度值进行Census变换,提高了算法的抗干扰能力;最后,采用绝对误差和(SAD)方法和汉明距离作为相似性测度进行立体匹配,减少误匹配率,并通过左右一致性检测和亚像素插值来增大匹配的准确度。实验结果表明,此算法能够提高光照变换下匹配的鲁棒性,尤其对于深度不连续区域,适用于实时的立体匹配。

基于增强型MAD算法的地形辅助导航仿真研究

针对地形辅助导航系统中的地形匹配计算问题,提出一种增强型平均绝对差(MAD)算法。算法采用最近时刻的位置偏差信息计算当前搜索区域中的高程匹配序列,使系统在任意时刻均可获得当前的地形匹配值,保证了匹配计算的连续性。在此基础上,根据MAD相关系数对数字地图上各搜索点的位置信息进行融合计算,以获取最佳的匹配点。为降低计算冗余量,在重叠的搜索区域对算法进行了优化。另外,当地形特征不明显时引入了判决机制,以增强算法的稳定性。仿真结果表明算法具有较好的动态定位效果。

基于并行遗传算法的图像匹配系统设计

为了能够在工程应用现场准确实现图像匹配问题,结合目前现场处理中应用较多的TMS320C6201芯片的内部并行结构特点,设计硬件并行遗传算法进行寻优。实验结果表明系统整体方案具有一定的可行性。

图像痕迹比对方法的应用研究

针对图像痕迹人工对比过程中精度和效率较低,提出一种基于特征点的平均绝对差算法进行图像痕迹检验.使用空间直角坐标系中的平移和旋转变换,建立图像误差分析模型,对三维数据进行修正.通过小波分析的消噪理论选取门限阀值处理,建立小波消噪模型,对数据进行了消噪处理.

基于波形相似性度量的雷达辐射源分选方法研究

针对基于提取雷达参数特征的分选方法中存在的特征提取困难、受噪声影响大以及对波形变化敏感等问题,依据相似性度量理论,文中提出了一种基于波形相似度测量的雷达辐射源分选方法。在完成对已有相似性度量算法研究的基础上,采用将夹角余弦算法、平均绝对差算法、动态滑动窗口算法相结合的方法,分别从雷达波形的整体和局部测量波形的相似度,实现雷达辐射源信号的配对分选。仿真结果表明,该方法能够克服传统分选方法的缺陷,相比基于信号互相关的分选算法,有效提高辐射源信号分选的准确率,对先验知识的依赖性不强,具有一定的抗噪能力。

结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法

针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。

一种新的基于特征值融合的重力辅助导航适配区选择方法

重力匹配辅助导航定位系统中,有效地进行适配区选择可以得到更高精度的匹配定位结果,也可为航迹设计和航行规划提供参考。计算特征值是实现适配区选择的主要方法之一,目前的特征值方法主要有信息熵法、绝对粗糙度法、平均重力变化法(AGD)以及双近邻模式法等。通过仿真试验分析了各个特征值与对应的适配区及匹配定位效果的关系,结果表明这几种基于单个特征值的方法各有优缺点。因此,提出一种新的基于特征值融合的重力匹配适配区选择方法,综合已有特征值方法的优势,得到新的特征值计算方法。对比试验结果表明:相比现有单一的特征值方法,新方法和匹配定位结果有更好的相关性和对应性,可以更加准确有效地对重力适配区进行划分和选择。