稀疏约束与时间一致的背景感知相关滤波目标跟踪

背景感知滤波算法通过循环移位采集真实负样本,有效解决了边界效应.但在复杂场景例如遮挡、快速移动、背景干扰等,其较大的采样区域导致过多背景在杂波干扰,从而影响跟踪效果.针对这一问题,本文首先提取灰度HOG特征与颜色CN特征来提高目标外观模型,在基准目标函数基础上引入L1稀疏正则约束形成弹性网络以自适应筛选关键特征,增强滤波器在复杂背景下的判别能力.同时针对BACF在跟踪过程中目标快速变化,本文引入时间正则项提高滤波器抑制畸变的能力.最后,本文提出了一种独立的尺度滤波器算法,准确提供目标尺度大小.实验仿真结果表明,在公开数据集OTB-2013和OTB-2015上,本文算法较基准算法有很大提升,能够较好应对不同复杂场景下的跟踪难题.

基于非参数统计方法估算青藏高原臭氧背景浓度

基于Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波和Robust Extraction of Baseline Signal(REBS)方法处理了青藏高原纳木错站和珠峰站多年连续的近地面臭氧原始观测数据.通过合理选择KZ滤波器和REBS滤波窗口与带宽,成功去除了臭氧时间序列中的短期变动,提取了代表两站近地面臭氧背景浓度信号.结果表明,KZ滤波法得到的纳木错站和珠峰站臭氧年平均背景浓度分别为89.71μg/m^(3)和88.98μg/m^(3);REBS方法得到的分别为89.62μg/m^(3)和88.52μg/m^(3).两种方法得到的背景臭氧浓度一致性较好,都呈现出相似的季节变化规律.4~5月臭氧浓度较高,而季风期间则较低.KZ滤波更侧重反映长期趋势和季节周期性变化,而REBS在局部污染时段的表现更好.两种非参数统计方法均可有效应用于背景区域臭氧时间序列分析,为监测和防治臭氧污染提供重要依据.

基于机器视觉的手机屏幕Mura缺陷检测方法研究

通过分析手机屏幕质量检测的重要性以及人工检测的弊端,提出了一种基于机器视觉的手机屏幕Mura缺陷检测方法。首先针对手机屏幕中Mura缺陷对比度低、无明显边界以及背景存在周期性纹理的特点,设计Mura缺陷检测算法,通过图像预处理技术提取感兴趣区域(ROI),设计多尺度多方向的Gabor滤波器组抑制图像重复纹理背景。然后提出基于高斯差分思想的图像增强算法以提高缺陷与背景的对比度,采用局部自适应阈值分割方法对缺陷进行分割,并选取合适的特征参数对Mura缺陷进行量化。试验结果表明,该算法能有效地抑制纹理背景,准确地分割量化缺陷,且算法鲁棒性好,检测准确率≥95%,误检率≤5%,漏检率≤0.5%,检测平均耗时2.3 s,能够满足实际生产中液晶屏缺陷检测的准确度和实时性要求。

公共区域监控视频运动目标跟踪系统设计

公共监控区域中的运动目标在运动方向和运动速度方面具有一定的随机性,这增加了目标跟踪难度。为了提升运动目标的跟踪性能,设计了公共区域监控视频运动目标跟踪系统。通过设计系统总体框架,确定了系统工作流程;基于建立的总体框架完成了系统各个硬件模块的设计,并着重设计了系统检测跟踪模块,使用Kalman滤波算法预测视频运动目标状态辅助该模块完成目标的精准跟踪;依据系统工作流程完成了系统的软件流程设计;结合系统的硬件、软件设计实现对公共区域的视频运动目标检测跟踪。实验结果表明,设计系统在跟踪公共区域的视频运动目标时,跟踪时间短、跟踪精度高、检测跟踪性能高。

基于背景感知相关滤波跟踪器的目标快速跟踪方法

图像跟踪算法是弹载图像末制导及光电侦查装备的关键技术,其高效低延时的实时实现可以极大提高光电载荷跟踪的稳定性和精确性。为解决弹载环境受体积、功耗等因素约束下图像末制导跟踪算法的高效性,基于背景感知的相关跟踪算法,提出一种基于数据驱动的多任务分配策略,并针对相关滤波计算是影响算法实时性的关键路径,提出Cache优化的快速傅里叶变换高效实现方法。通过将跟踪算法映射到多核DSP处理器平台上并行实现,相对原处理方法多核处理实时性能整体提升约56.3%。经无人机挂载试验验证表明,该优化方法可以满足空间约束条件下目标跟踪实时性需求,为智能化弹药的工程化应用提供了有力的技术支撑。

卫星视频中的单目标分割和跟踪

对于卫星视频图像中存在的目标与背景对比性低、缺乏目标特征信息等问题,提出一种结合目标运动信息、时空背景和外观模型的目标分割和跟踪方法.根据首帧定位得到目标区域,首先对目标使用方向梯度直方图方法提取特征利用核相关滤波器得到目标跟踪区域1;接着利用颜色空间特征建立目标与其周围区域上下文信息的空间模型得到目标跟踪区域2;然后利用视觉背景提取算法以像素为单位在目标区域上检测运动目标得到单目标的分割区域3;最后分别对3个区域进行相关计算得到最优区域作为最终目标跟踪位置和模板更新样本.实验结果表明,本文算法与KCF算法相比,跟踪的成功率和准确率有很大的提高,同时实现了单目标分割.

基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测

为了在有效地检测复杂场景下红外弱小目标的同时保持较低虚警率,在满足算法实现实时性的前提下,提出一种基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测。首先,为缓解边缘杂波干扰,采用具有保边特性的引导滤波对图像进行背景估计;然后,利用弱小目标具备的局部灰度最大特性,提出基于软阈值非极大值抑制的九宫格滤波计算目标的概率。通过加权的方式进一步剔除背景,抑制结果中不满足目标特性的区域;最后,针对复杂场景目标检测虚警率和漏检率高的问题,提出一种分块自适应阈值分割方法提取候选目标。实验结果表明,在公开数据集上与Top-Hat、LCM和Max-Median等经典方法相比,所提方法性能优于其他方法,恒虚警下不同复杂度场景的召回率分别达到87.97%、84.93%和86.22%,可有效抑制背景,增强目标信号,提高红外弱小目标检测的召回率,且具有更好的场景鲁棒性。

星光成像的大气影响研究(Ⅰ):天空偏振

工作于近地空间的星敏感器,其观测过程将不可避免受到天空背景辐射、大气湍流以及大气折射的影响。本文是星光成像的大气影响系列文章之一,研究了如何利用偏振滤波技术降低天空背景辐射对恒星成像的影响。基于激光雷达实测数据,计算得到了典型地区整层大气粒子的分布特性及散射特性,结合大气矢量辐射传输模型,研究了天空背景在近红外波段的偏振特性,获得了不同大气条件及观测条件下的天空偏振特性,分析了观测与太阳位置对不同波长天空背景偏振分布的影响。研究表明:使用波长较长且位于吸收带的近红外光进行观测或提升星敏感器的观测高度,可采用偏振滤波技术一定程度上抑制天空背景光。当观测方位角一定时,选取合适的观测角度可以保证在较低太阳高度时能使用偏振滤波技术降低天空背景辐射对星光成像的影响。

半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真

为了有效避免图像边缘检测过程中出现边缘间断或者伪边缘的情况,提出一种半监督学习的复杂背景图像边缘检测算法。设定特征筛选规则,增强复杂背景图像敏感区域,提取图像特征,通过灰度共生矩阵和Gabor滤波提取图像高频与中低频纹理特征。利用半监督学习对图像样本展开训练,实现复杂背景图像分类。采用双边滤波对完成分类的图像预处理,通过最大类间方差法展开阈值分割,引入形态学思想将分割后的图像分别展开膨胀和腐蚀,获取形态学梯度图,计算梯度图像和原始阈值图像的交并集获取具有精确边缘的灰度图,实现复杂背景图像边缘检测。实验结果表明,所提算法可以获取高精度的边缘检测结果,且不会出现边缘间断和伪边缘的问题。

改进特征空间的红外弱小目标背景建模法

为有效去除动态背景对弱小目标信号的干扰,提出改进特征空间的红外弱小目标背景建模法来抑制背景。先采用改进的各向异性滤波算法从空域角度进行滤波以约束图像各个组分的差异,紧接着取连续时间域上多帧滤波后的图像组成一个特征矩阵,借助于主成分分析法进行特征分解,最后将输入图像投影到特征空间上进行背景建模,同时为了适应动态变化的背景,在时域上以一定学习率来更新背景模型。实验结果表明,提出的算法比传统的算法取得更好的背景估计效果,结构相似性SSIM、对比度增益I和背景抑制因子BIF分别大于0.97、15.46和5.25。

层次卷积滤波红外弱小目标检测方法

针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分:第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian,LoG)滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。

基于可视化电子围栏的站场人员侵线自动报警方法

针对站场环境复杂且光照强度不均、监控视频不清晰、人员侵线报警不准确的问题,提出了基于可视化电子围栏的站场人员侵线自动报警方法。自适应加权中值滤波算法滤除监控视频中存在的噪声,融合帧间差分法和背景差法构建背景更新差分法,实时更新背景图像并补偿图像光照,用于运动人员目标检测。采用均值漂移算法跟踪受遮挡的移动人员目标,根据目标识别结果和相关阈值判定人员侵线情况,作出报警或解除报警处理。实验结果表明,所提方法的监控视频处理效果较为理想,精确率、召回率和F 1值较高,参数数量和浮点运算次数较少。

远距离动态图像中关键目标无损挖掘算法设计

由于远距离动态图像受到光照、大气干扰等因素的影响,同时关键目标与周围环境融合度高,导致难以准确地识别,使得图像关键目标提取完整度低。因此,提出一种远距离动态图像关键目标无损挖掘算法。基于三边滤波的HSV空间多尺度算法对远距离动态图像增强处理,采用直方图相似度匹配方法对动态图像的关键目标鬼影消除。根据动静态背景划分方法,对动态图像的关键目标无损挖掘。实验结果表明,所提方法的远距离动态图像关键目标无损挖掘精度高、完整性在98%以上、整体应用效果好。

自适应SNIP算法扣除γ全能峰本底

研究了一种扣除γ全能峰本底的自适应变换滤波窗宽SNIP算法,该算法基于平滑滤波后的能谱及寻峰结果,依据SNIP原理进行优化。为减少统计涨落的影响,采用高阶最小二乘法对测量能谱平滑滤波,通过改进一阶导数寻峰法确定γ全能峰的左边界,再依次计算对比右边界与左边界的斜率来确定γ全能峰的右边界,以克服累加效应带来的能谱畸变影响。根据寻峰结果确定SNIP算法的滤波窗宽,以实现自适应变换滤波窗宽和达到准确计算能谱基线的目的。实际测量结果表明,自适应SNIP算法结构简单,易于实现,与其他方法相比,在保证能谱连续性和准确性的基础上,使能谱本底扣除效果更佳。

基于滑动平均滤波的三相并网逆变器多谐振控制器

为了降低三相LCL型并网逆变器中高次谐波和网侧背景谐波对并网电流电能质量的影响,提出了一种基于滑动平均滤波器的多谐振(multi resonance based on moving average filter,MR-MAF)控制器。首先根据滑动平均滤波器的频域特性设计控制器,使其具有近似比例积分多谐振控制器的结构,实现谐波抑制。然后,引入2个可调系数,对该控制器控制性能进行灵活调整。最后,通过仿真和样机实验,验证了所提MR-MAF控制器在谐波抑制和提高电能质量方面的有效性。结果表明,与经典的比例积分多谐振控制器相比,本文提出的控制器不仅可以在保持相同动态性能的情况下并联多个谐振项,而且稳态性能更优,谐波含量由6.8%降至4%。因此,本文所提控制器具有结构简单且抑制谐波频带范围宽的特点,可为改善三相并网逆变器在多谐波环境下的控制性能提供参考。

山西省城市大气CO_(2)本底筛分对比及特征分析

基于典型城市站太原站2018年3月-2019年2月的大气CO_(2)在线观测资料,利用筛分法(Meteorological filtering method,MET)和黑碳示踪法(Black Carbon tracer,BC)进行本底/非本底的筛分,得到了本底浓度的变化特征。结果表明,太原大气CO_(2)浓度季均值冬季最高,夏季最低;不同季节呈“单峰型”日变化特征,日振幅均在26.0×10^(-6)以上;4个季节CO_(2)浓度与地面风速存在显著负相关关系;CO_(2)浓度抬升区域主要受当地工业布局的影响,最大抬升幅度在秋季达17.4×10^(-6);使用气象筛分法(MET)得到年均本底浓度为(431.4±19.9)×10^(-6),人为排放等对其影响为23.5×10^(-6),年振幅比同纬度其它本底站大,为34.5×10^(-6);黑碳示踪法(BC)得到冬季季均本底浓度为(445.0±22.9)×10^(-6),比MET筛分法得到的季均值高0.8×10^(-6),两种筛分法得到的CO_(2)浓度变化趋势一致。

基于随机尺度高效响应的背景感知目标跟踪方法

当前的背景感知相关滤波跟踪方法通常采用固定的尺度步长与特征维度来估计目标的状态,导致跟踪精度和效率较低。针对该问题,本文提出基于随机尺度高效响应的背景感知目标跟踪方法。首先研究随机尺度步长估计,在视频每一帧随机生成多个不同尺度步长的目标搜索区域。然后探索多元特征高效响应,在单个目标搜索区域高效融合多个特征维度降低的响应图。最后实验结果表明,应用所提出的方法后,跟踪目标的精确度和成功率明显增加,运行速度提高约29.18%,具有良好的鲁棒性和实时性。

基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法

为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。

基于HMM的远动联调语音多层次背景噪音滤除模型

构建基于HMM的远动联调语音多层次背景噪音滤除模型,多层次滤除远动联调语音背景噪音,确保远动联调工作顺利完成。在远动联调语音识别阶段,输入提取到远动联调语音信号MFCC特征,使用改进Viterbi递推解码算法,获取远动联调语音MFCC特征与参数库中HMM参数相对应的概率密度,将概率密度最大值在远动联调语音字库中对应的字当作有效远动联调语音识别结果,完成背景噪音与无效语音数据初步滤除;在此基础上,使用平移不变小波去噪方法深度滤除有效远动联调语音背景噪音,完成远动联调语音多层次背景噪音滤除。实验结果表明:该方法应用后,背景噪音滤除较为彻底,保证远动联调语音语义准确性较高。

背景谐波对±800kV特高压直流换流站交流滤波器设计影响分析

随着特高压直流输电工程的不断发展,换流站设计方案也趋于典型化,然而电力电子设备在高压电力系统中的广泛应用,使得电网谐波问题愈发严重,也为工程方案设计带了新的影响。结合白鹤滩-浙江直流项目设计经验,针对背景谐波超限对交流滤波器参数设计的影响,分析对比了不同背景谐波设计输入对设备参数、结构外形的影响,进一步给出了对滤波器小组围栏尺寸的影响,为后续工程提供值得借鉴的经验。