流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置

探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。     

基于TIN的面要素聚合优化算法

针对TIN三角网在实现地图面要素聚合过程中效率低下的问题,提出了一种基于TIN面要素聚合的优化方法。首先,利用格网的方法聚类面要素,缩小TIN搜索范围;然后,在聚类的基础上进行TIN三角网的构建实现面要素的综合;最后,实验验证了综合结果,并通过对比证明了算法的效率。     

利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法

提出了一种新的光谱匹配算法——光谱角敏感森林方法。在位置敏感哈希函数算法的基础上引入光谱角度量,并利用新的数据桶检索结构改进了原位置敏感哈希函数算法中部分目标光谱点无法得到匹配光谱的缺陷。理论和实验证明,光谱角敏感森林算法的计算效率较传统高维数据匹配方法有较明显优势。     

流形群运动目标自动识别与跟踪技术研究——以MCS自动追踪方法为例

从流形群运运目标的形状特征及其本质属性出发，提出了多种适合计算机自动识别与跟踪流形群运运目标的匹配模板的构建技术。充分顾及流形群运动目标的区域整体描述、几何形状特征、不变矩特性，以及流形群目标的本质属性(纹理特征)，通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过交替更新匹配模板元素参量及交叉匹配算法，实现目标跟踪。应用这种算法，对1998年6月至8月的青藏高原上空中尺度对流系统(MCS)进行了识别与跟踪实验。实验结果表明，这种技术较适合计算机自动识别和跟踪类似MCS的流形群运动目标，与专家目测屏幕扫描跟踪法相比，准确率达90％。同Amaud等人提出的面积重叠跟踪法相比，其准确率提高了一个多数量级。     

机载激光雷达点云与定位定姿系统数据辅助的航空影像自动匹配方法

本文针对LiDAR点云和POS数据辅助航空影像的连接点自动匹配,设计了用于相关系数匹配的最佳匹配点位快速搜索算法;提出一种基于虚拟地面控制点的相机安置角误差自动检校方法,在此基础上自适应确定影像匹配搜索范围。试验结果表明,本文提出的最佳匹配点位快速搜索算法可在保证匹配正确性的情况下节省约25%的匹配耗时;相机安置角误差补偿方法能够有效地提高由POS数据计算的影像外方位元素的精度,从而明显改善同名点匹配时的点位预测精度;本文算法能处理多分辨率、多视角的交叉飞行航空影像,获得高精度的匹配结果。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

自适应圆形模板及显著图的高分辨遥感图像道路提取

针对现有基于圆形模板匹配算法需要人工设定模板尺寸的问题,提出一种自适应圆形模板的高分辨遥感图像道路提取算法。首先引入一种改进的局部形态学梯度图,基于形态学梯度图设计了一种自动生成模板尺寸的算法;接着借助改进的道路显著图,按迭代内插的方式搜索起始点与终止点之间其他道路点,搜索过程综合利用了显著图信息和几何夹角信息,使得算法具有更好的识别效果。试验结果表明,本文算法可适用于多种不同条件的遥感图像,能更加有效地从高分辨遥感图像中提取道路信息。     

一种遥感影像地面控制点动态模板匹配算法

 鉴于影像灰度控制点匹配算法运算量大、识别精度低以及约束条件多等不足，本文对该算法做了改进。主要思路是： 在进行模板运算时，对目标影像采用动态模板进行不等距搜索； 利用灰度相关系数双阈值和等角变换，对目标控制点进行判别； 结合控制点间的空间位置关系，对未识别出的控制点进行定位。文中给出了具体的实施流程，并采用ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对优化前后的匹配算法进行对比试验。结果表明，改进算法在运算效率、识别精度以及适应性方面，都比传统算法有明显优势。     

一种适合垂直镜头的实时跨镜连续跟踪方法

针对现有效果较好的单镜头跟踪方法不能满足工程化的实时性要求,而现有行人重识别方法依赖于行人检测方法建立行人图像库,可能出现漏检和误检等问题,提出了一种适合垂直镜头的实时跨镜连续跟踪方法。首先,采用高斯混合模型进行背景消除,并提取目标的最小外接矩形用于跟踪目标的选择;然后,采用改进空间可靠性和探测可靠性的相关滤波方法实现单镜头中的目标跟踪。针对垂直镜头的行人成像特点,采用加速稳健特征(speeded up robust features, SURF)匹配计算相邻镜头间的单应矩阵,确定跟踪目标在下一镜头中的最佳搜索区域;通过高斯混合模型背景消除和模板匹配实现了行人的实时跨镜连续跟踪。采用垂直安置的4个摄像头进行了跟踪测试。实验结果表明,与当前主流方法相比,该方法在保持跟踪稳定性的基础上具有更好的跟踪效率,可以达到21.8帧/s,且在光照变化、形变、复杂背景和遮挡情况下跟踪优势更显著,跨摄像头连续跟踪效果稳定。     

自适应图像增强的差值哈希算法对运动目标的跟踪定位研究

对于运动目标的跟踪定位研究成为当前的研究热点,利用北斗卫星定位系统对微小运动目标进行跟踪定位尚存在一定难度.文中借助无人机的摄像机设备,采用跟踪算法进行对运动目标的跟踪,通过对无人机的定位获取到相应的坐标信息,实现目标定位的精准化。为了更好地实现对于目标跟踪的效果,文中采用自适应图像增强的方式提高图像质量,通过拉普拉斯变换的差值哈希算法能够提高对运动目标跟踪的效果,在跟踪速度上有了明显的提升.      

Road Detection from Optical Remote Sensing Imagery Using Circular Projection Matching and Tracking Strategy

A road detection method based on Circular Projection (CP) matching and tracking strategy is proposed in this paper. The CP matching is a template matching-based algorithm with rotation invariant and low computation characteristics. This advantage is beneficial for twisty roads detection. Take the good use of the advantage, we improve the CP matching to make it more applicable for road detection, including: optimal template radius selection, approximation control parameter, and anti-interference correction for suppressing brightness and random noise affects. The overall road detection is using a dual-directional tracking strategy. In road tracking, we use a fan-shaped scope to limit the direction of template matching to prevent backtracking. In tracking procedure, we propose an adaptive template matching algorithm, overcoming changes between the selected template and targets. Finally, SPOT-5 and GeoEye-1 remote sensing images are used for experiment. The experimental result shows that the proposed method is rotation invariant, flexible and fast, which is applicable to the twisty road detection. The experiment results also show that road detection error is about 2?~?5 m, and detection accuracy is higher than 80 %.     

曲折道路遥感影像圆投影匹配改进追踪法

道路提取是遥感信息提取的重点和难点。曲折道路（如盘山公路等）方向突变现象严重,当道路的宽度有变化或受到阴影、杂物遮挡等干扰时,其提取难度进一步增大。针对该问题,本文提出一种基于改进圆投影匹配的曲折道路自动追踪方法。首先,对标准圆投影匹配进行改进,包括：（1）提出圆投影向量近似度参数,实现对圆投影模板离散近似程度和计算量的控制;提出圆投影模板最优半径确定方法,以保证获得最大道路特征条件下,减少模板匹配计算量;（2）引入干扰校正算法,在一定程度上克服了由于光照、噪声等因素造成匹配困难的问题;其次,提出基于改进圆投影匹配的道路追踪方法,并在模板匹配过程中加入自适应机制,即将已匹配道路按照一定的权重参与后续模板匹配,一定程度上克服道路形态的变化和干扰。最后,以曲折道路特征突出的山区遥感影像SPOT-5和GeoEye-1进行道路提取实验。实验结果表明,采用提出的基于改进圆投影匹配的道路追踪算法具有方向无关的特点,适用于曲折道路遥感提取。对道路中心线的提取误差约2~5m,提取准确率高于80%。     

一种基于动态模板和等角变换的遥感影像地面控制点匹配算法

传统的基于影像灰度的控制点匹配算法,存在着运算量大,识别精度较低,约束条件多等不足。为解决上述问题,本文对传统算法进行了优化,主要思路是:在利用遥感影像先验知识确定搜索子区的基础上,首先采用动态模板进行不等距搜索,然后利用灰度相关系数双阈值和等角变换对目标控制点进行判别,最后结合控制点间的空间位置关系对未识别出的控制点进行定位。本文给出具体的实施流程,并结合ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据,对优化前后的匹配算法均进行了试验,给出了试验结果和对比分析。结果表明,采用动态模板结合等角变换的匹配算法,无论在运算效率上,还是在控制点识别精度上,都较之传统匹配算法有明显优势,具有较强的适应性和应用价值。     

Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配

提出了一种利用Contourlet变换、Tsallis熵和改进粒子群优化的多源遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,以基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则,利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,逐级上推,最终实现全分辨率情况下多源遥感图像的匹配。实验结果表明,与常用的遥感图像匹配算法相比,该算法匹配精度高,稳健性好,且运算量大幅减少。     

均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法

基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。     

顾及道路约束条件的动态目标检测与跟踪方法

智能交通是智慧城市的重要组成部分,面对复杂多变的道路背景,如何能够快速检测、跟踪道路监控影像中的动态目标,是智能交通建设的关键技术难点。本文根据道路监控视频特点,提出了采用道路约束条件与颜色特征集相结合的动态目标跟踪方法,以道路约束条件确定运动目标搜索区域,利用HSV颜色特征集进行特征匹配,然后基于ⅡR滤波背景法对背景影像进行更新及动态目标的检测,并根据道路约束条件与颜色特征相结合跟踪方法实现对动态目标的跟踪及动作预测。试验结果表明该方法可准确对运动目标进行检测与跟踪,且对慢速运动目标也具有较好的响应能力,实现了对道路动态目标的实时检测与跟踪。     

一种基于常梯度模板插值的声线跟踪算法

常梯度声线跟踪在计算波束脚印位置时精度高,但过程复杂、效率低,应用于深海测量时尤为严重,因此提出了一种基于常梯度声线跟踪模板的波束点插值计算方法.首先研究了基于常梯度声线跟踪模板进行波束点位插值计算的理论基础,发现通过模板差值可以确定波束足迹;然后提出了基于常梯度模板插值的声线跟踪算法,主要包括常梯度声线跟踪模板构建、...     

FY-2红外云图中强对流云团的短时自动预报算法

目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮温和面积阈值方法进行云团识别,然后根据最大相关系数云团匹配技术进行追踪,系统地实现强对流云团的自动临近预测。实验结果表明,本文提出的最大相关系数追踪比传统的交叉相关系数法具有更高的匹配精度和运行效率,而且研究发现云团质心外推明显优于最低亮温外推,平均亮温、面积、圆形度对云团的分裂合并有较好的指示作用,经列联表法检验,本文提出的自动识别追踪技术具有较高预测精度和预测时效,并且为卫星云图业务化应用提供了定量科学依据。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...