利用二维灰度直方图跟踪红外运动目标

红外图像由于其信噪比低,跟踪目标很难用一维直方图描述。本文提出采用二维直方图建立目标模型,基于均值漂移的红外运动目标跟踪算法。该算法用二维直方图描述运动目标,然后采用均值漂移算法估计候选目标的位置。使用都柏林城市大学红外视频数据对该跟踪算法进行测试,试验结果表明,该方法可以有效应用于实时红外运动目标的跟踪。     

基于二维灰度直方图的均值漂移红外运动目标跟踪

红外图像由于其信噪比低,跟踪目标很难用一维直方图描述。本文提出采用二维直方图建立目标模型,基于均值漂移的红外运动目标跟踪算法。该算法用二维直方图描述运动目标,然后采用均值漂移算法估计候选目标的位置。使用都伯林城市大学红外视频数据对该跟踪算法进行测试,实验结果表明,该方法可以有效应用于实时红外运动目标的跟踪。     

基于均值漂移的粒子滤波算法设计及其在导航数据处理中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。     

一种多特征自适应融合的粒子滤波红外目标跟踪方法

提出了一种自适应融合颜色特征和边缘特征的粒子滤波跟踪算法。首先,利用粒子滤波的天然框架,选择在红外条件下最能代表目标信息的颜色特征和边缘特征构造目标的多特征模型;然后,根据不同特征对目标与背景的可分性,对多特征模型中各特征分量的权值进行自适应调节;最后,借助动态空间模型,对粒子滤波跟踪算法进行改进,预测粒子的运动状态,从而克服环境突变对跟踪稳定性的影响。实验结果表明,本文算法能克服各种背景杂波及噪声的干扰,并能很好地解决目标在复杂背景下的尺度变化和突变运动带来的困难,保证了跟踪的鲁棒性和稳定性。     

高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究

根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。     

融合颜色-纹理模型的均值漂移分割算法

针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。     

均值漂移粒子滤波的动态精密单点定位

粒子滤波以大量粒子计算为代价削弱动态精密单点定位的非线性方程线性化、非高斯噪声正态化造成的精度损失,这也带来计算效率较差的问题。针对计算效率低的问题,将均值漂移算法引入到粒子滤波,减少粒子选取个数,提高动态PPP中待估参数的计算效率。以某机载GPS数据为例,基于均值漂移算法的粒子滤波大大削减了粒子个数,计算效率有一定程度的提高。     

基于均值漂移和谱图分割的极化SAR影像分割方法及其评价

提出了一种基于均值漂移和谱图分割的极化SAR(PolSAR)影像分割方法。首先,通过均值漂移算法对PolSAR影像进行过分割处理,并基于Wishart统计分布和假设检验的方法构建边缘检测器,充分利用了PolSAR影像的全极化信息提取边缘信息;然后,在过分割和边缘信息的基础上构建相似性度量矩阵,并采用归一化割准则实现PolSAR影像的分割。该算法充分利用了均值漂移算法过分割的特点,降低了谱图分割算法的运算代价,并结合谱图分割算法全局优化的优点改善了PolSAR影像的分割结果;最后,利用Radar-sat-2全极化影像进行了实验,并采用改进的分割效果评价方法实现了精度评价。实验表明,该算法有效地实现了PolSAR影像的分割,显著提高了谱图分割算法的效率,分割结果优良,分割精度优于eCognition软件中的多尺度分割方法。     

基于OLDM与贝叶斯估计的鲁棒视觉跟踪

提出了一种在线学习判别式模型OLDM(online learning discriminative model),并结合贝叶斯估计实现了对视觉运动目标的鲁棒跟踪。首先,通过对初始化的跟踪区域进行样本标记与聚类分析得到目标的判别式模型;然后,利用该模型在预测的跟踪区域内计算目标的似然分布;最后,在贝叶斯框架下完成目标状态的确定并对模型进行学习与更新。算法通过在线学习适时更新目标模型,增强了算法对目标表观变化的适应性。实验结果表明,本文算法能够有效地适应目标表观特征的复杂变化,对目标的尺度、光照、遮挡以及非刚性形变等具有较强的鲁棒性,算法的跟踪精度与稳定性比当前主流算法均有一定提高。     

多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测

针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。     

基于容错型联邦强跟踪滤波的多星座组合导航算法研究

在多星座组合导航应用于高动态场景时,由于受加速度变化范围大、动态噪声和观测噪声难以准确预测等因素影响,常规联邦滤波估计精度将会严重下降甚至发散。针对这一问题,提出将强跟踪滤波算法应用到容错型联邦滤波器中,构成容错型联邦强跟踪滤波器。对COMPASS/GPS/GLONASS组合导航系统进行的仿真结果表明:该算法设计灵活,容错性强,对高动态目标有较强的跟踪能力,能够显著提高导航定位的精度和可靠性。同时,由于组合应用了无重置联邦滤波结构和渐消矩阵一步次优算法、残差χ2检验算法等实用算法,使得该算法整体计算量适中,易于实现,具有一定的工程实用价值。     

多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法

针对多尺度局部匹配中出现边缘信息被过度平滑导致误匹配的现象，该文利用图像多尺度信息，提出多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法以提高匹配精度。在代价计算阶段，改进了Census方法，并结合图像多尺度特征信息，融合绝对差值算子和零均值归一化算子，获取稳定的初始匹配代价。在代价聚合阶段，根据图像多尺度信息构建多尺度模型，在多尺度模型中引入邻域方差，提高多尺度模型的边缘保持能力，提高视差图质量。实验结果表明，该文利用图像的多尺度信息可以更好地对图像特征进行匹配，相比单尺度引导滤波算法以及传统多尺度算法整体匹配精度有明显提高，且在非边缘区域视差过渡更加平滑，验证该文提出的多尺度立体匹配算法的可行性。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究

本文通过对近景图像的对比度和亮度进行分析实现了自动选择图像增强算法的方法,分别对金字塔均值漂移分割算法、分水岭分割算法和GrabCut分割算法进行了对比研究。经实验表明,图像对比度太小、亮度太高或太低对近景图像分割都会造成不利的影响,伽马变换增强算法适合调整亮度较高的图像,直方图均衡化增强算法适合调整亮度较低的图像。分水岭分割算法和GrabCut分割算法不适合近景图像多类别的自动分割,而金字塔均值漂移分割算法是基于核密度梯度估计的无参数快速统计迭代算法,可实现类别自动分割,分割精度较高,而且利用建立金字塔结构可进行多尺度分割。本文的研究成果对自动选择最佳的图像增强算法和分割算法以及参数设置具有重要的参考价值。     

一种多尺度自适应点云坡度滤波算法

点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...     

航空矢量重力测量中光纤陀螺随机漂移误差实时补偿方法

光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。     

结合笔画宽度变换与均值漂移的遥感影像道路提取

针对在高分辨率遥感影像进行道路提取时,笔画宽度变换算法受周围地物的影响较大,无法直接获取高精度道路信息的问题,提出一种结合笔画宽度变换与均值漂移的道路提取方法:首先,利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,以减少笔画宽度变换的错提取现象;其次,运用笔画宽度变换将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,为进一步提高道路提取精度,减小斑点和非道路区域干扰,采用数学形态学方法进行提取后处理。实验结果表明:该方法可以从遥感影像中准确完整地提取出道路信息,且比直接使用笔画宽度变换算法和均值漂移算法的提取精度更高。     

一种自适应的PSO粒子滤波人脸视频跟踪方法

提出了一种自适应的PSO粒子滤波人脸视频跟踪算法。本算法充分利用粒子群算法的寻优能力,使粒子向真实值的后验概率分布移动,同时引入小生境(niche)技术加以改进,构造出多种群特性,使目标分布呈现非线性非高斯特性的多模分布,由此提高对动态系统中最优解动态变化的自适应能力。实验表明,在简单背景匀速运动、复杂背景匀速和变速运动的人脸视频跟踪中,和传统粒子滤波、普通PSO粒子滤波相比,具有良好的跟踪精度和稳定性。     

Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测

针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题,本文构建舰船目标数据集STAR,提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块,基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类,增强浅层网络对细节特征的提取能力;其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块,采用FPN和LSTM思想,基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合,增强网络结构非线性和特征层的表征能力;最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练,有效避免了正负样本失衡问题。在遥感图像舰船数据集上实验,本文所提舰船目标检测算法精度均值达到81.98%,检测速度达到29.6帧/s。此外,遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法,实验结果表明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强,有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。     

基于可变尺度Mean-Shift的农田高分遥感影像分割算法

为了提升农田高分遥感影像(high spatial resolution remote sensing image,HRI)的信息提取效果,提出了一种新的农田HRI分割算法。传统的Mean-Shift(MS)HRI分割算法仅利用全局或单一的尺度参数;而常规可变尺度MS算法在尺度参数估算中也只考虑光谱信息。这些都导致其分割结果难以完整地展现不同尺度的农田区域。针对该问题,在MS算法的基础上进行了改进:第一,提出了一种局部可变尺度参数的估计方法;第二,提出了利用局部可变尺度进行MS滤波的模型函数。该改进算法主要包含3步:(1)为了全面考虑不同波段的响应变化,在MS滤波核函数中采用了对角化的尺度参数矩阵,并将其与采样点密度估计模型相结合,导出了一种可变尺度MS滤波的迭代函数;(2)为了提高算法的自动化程度,利用局部光谱变化与边界强度信息,提出了一种新的局部尺度参数估算方法;(3)将MS滤波结果输入到基于分形网络演化方法(fractal net evolution approach,FNEA)的空间聚类算法中,得到最终的分割结果。利用Rapid Eye与OrbView3的2景HRI进行了算法验证。实验结果表明,所提出的改进算法能够优化农田HRI分割的精度。