基于参数可调均值迁移滤波实现筒子纱的识别检测

为了提高机器视觉对纱筒图像识别检测的准确率,课题组提出了一种参数可调均值迁移滤波算法。在图像采样过程中,先对源图像进行锐化处理,再对图像空间窗口与颜色窗口同时进行卷积操作,筒子纱的边缘轮廓得到完整保留,且通过滤波处理去除图像噪声;采用Canny算子边缘检测,完成对筒子纱的轮廓提取;几何矩计算轮廓质心和横纵比过滤判别筒子纱的放置状态。实验结果表明:该方法在图像处理过程中准确、可靠,能够满足图像识别检测的要求。

一种基于边缘幅值分布的相关跟踪算法

针对空中目标的跟踪环境提出一种边缘幅值分布的相关跟踪算法,利用目标的边缘幅值分布作为目标的特征模板,通过求取当前帧中目标特征与目标特征模板相关系数的最优解来进行目标跟踪。与采用对称核函数的均值迁移目标跟踪算法相比,采用目标边缘点作为核函数中的样本点,参与计算的样本点为核窗口中样本的5%～10%,使图像处理速度达到了50帧/s以上,满足了实时跟踪的要求。在跟踪过程中,以目标相邻帧间特征向量的Bhattacharyya相关系数作为目标特征模板的更新判据,实验中相邻帧间目标特征向量的Bhattacharyya系数保持在0.95～1.0,满足模板实时更新的要求,为稳定跟踪提供了保障。

基于粒子滤波/Mean Shift的改进跟踪算法

针对单一特征所带来的跟踪不稳定问题,该文提出一种基于纹理特征粒子滤波/Mean Shift的改进目标跟踪算法。该算法中建立一种选择反馈机制,首先对目标同时进行基于纹理信息的粒子滤波和基于颜色信息的Mean Shift两种算法的跟踪,然后对两种算法的跟踪结果进行比较,选择结果较好的输出,并把结果反馈到粒子滤波与Mean Shift中作为下一帧处理的初始值。实验结果表明,该方法克服了单一特征所带来的跟踪不稳定问题且具有较强的鲁棒性。

基于图像的目标自动跟踪系统

快速准确地跟踪目标是现代战争精确制导武器的基本要求,提高跟踪系统的实时性和准确性成为国内外目标跟踪技术的热点。建立了一套基于图像的目标自动跟踪系统,介绍了系统组成、设计原理以及算法原理。系统采用了一种非参数化跟踪算法——连续自适应平均值迁移(CAMSHIFT)算法来追踪目标,为精确制导武器的基于图像的目标自动跟踪技术奠定了重要的基础。试验证明该系统实现了目标自动跟踪功能,算法简洁,实时性和鲁棒性好。

基于DESO的Mean Shift目标跟踪算法研究

将基于DESO的运动预测算法和Mean Shift算法相结合,形成一种新的基于Mean Shift的快速目标跟踪算法.该算法以DESO预测位置作为MeanShift算法下一帧候选模型的计算中心,实现了对快速运动目标的跟踪,并通过DESO对目标运动轨迹进行预测,较好地解决了目标完全遮挡时的跟踪问题.实验结果表明,该算法具有预测精度高、实时性好、抗遮挡能力强的优点.