针对山区范围内敌军雷达站的分布、洞库位置、交通补给线路等大目标的识别提出一种基于非局部先验的算法。首先在山区雾霾图像内采用对色彩的索引以求得聚类检测的雾霾线, 进而对雾霾线中像素的传输系数初始值进行估计, 最后, 采用最优化的算法对传输系数正则化处理, 得到无雾霾图像。

针对长时目标跟踪中目标遮挡、目标出视野等因素导致的目标失跟问题,提出一种基于特征融合的长时目标跟踪算法,提高目标跟踪的速度和稳健性。首先,融合目标方向梯度直方图特征、颜色空间特征和局部敏感直方图特征,来增强算法在复杂情况下的特征判别力,提高目标跟踪的稳健性,并对融合特征进行降维来提高目标跟踪的速度;然后,通过额外的一维尺度相关滤波器来获得目标最优的尺度估计,并通过正交三角分解来无损降低计算复杂度;最后,自适应确定目标检测阈值,在目标遮挡或出视野导致目标失跟时,通过EdgeBoxes方法提取目标候选区域,利用结构化支持向量机重新检测目标位置达到长时跟踪的目的。在标准跟踪数据集OTB2015和UAV123上进行实验。结果表明,本文算法较对比算法中最优算法目标跟踪平均精度提升5.0%,目标跟踪平均成功率提升2.6%,目标跟踪平均速度为28.2 frame/s,可满足跟踪的实时性要求。在目标受到遮挡、出视野等情况下,该算法仍能够对目标进行持续准确的跟踪。

针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题, 为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性, 提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点, 提出双步相关滤波目标跟踪框架, 在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度; 然后融合多种目标特征, 来获得目标更加全面的特征表征, 以提高目标跟踪的鲁棒性; 最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略, 来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证, 通过与其他跟踪算法进行比较结果表明, 该算法与其中最优跟踪算法相比, 目标跟踪精度提升6.0%, 目标跟踪成功率提升5.5%, 平均跟踪速度为27.4 fps, 保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中, 在目标严重遮挡等情况下, 该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。

针对脉冲涡流热成像检测技术中原始红外图像信噪比较低、温度对比性较差以及存在邻近效应和不均匀加热的问题, 将奇异值分解法应用到热图序列的处理中以增强重构图像中的缺陷特征。介绍了奇异值分解法的原理, 用奇异值分解法对实验中采集到的热图序列进行处理, 以信噪比为指标对图像的处理效果进行评定。结果表明奇异值分解法能够抽取红外热图序列反映缺陷信息特征, 可消除邻近效应和不均匀加热的影响, 提高图像的信噪比。将奇异值分解法与主成分分析法比较, 发现前者重构的图像质量高于后者, 是处理红外热图序列的又一有效方法。

针对感应热成像检测中金属工件内部缺陷检测较为困难的问题，对常用的铁磁材料45#钢和非铁磁材料铝试件进行了研究。提取45#钢和铝试件上宽深比不同缺陷的降温曲线，对其进行归一化对数温度-对数时间拟合并求取二阶微分，利用二阶微分极小峰值时间作为特征量对缺陷深度进行定量。结果表明，对45#钢试件，缺陷宽深比大于等于2时，二阶微分极小峰值所对应的时间与缺陷深度平方呈线性关系，可以用来对缺陷深度进行定量; 铝试件处理后降温曲线的二阶微分极小峰值时间不受缺陷深度变化影响，不能作为特征量定量缺陷深度。最后通过实验验证了仿真结果。

脉冲涡流热成像缺陷检测技术可以对导电试件进行快速准确的检测, 但是容易受表面加热不均的影响。采用因子分析法计算了红外图像序列的公因子图像, 对 45#钢的上表面和下表面裂纹进行检测, 并与主成分分析法比较。发现因子分析法能够抑制表面不均匀加热的影响, 扩大裂纹的检测范围, 因子分析法重建的图像质量要优于主成分分析法, 并能结合实际给出合理的解释。在提高计算效率方面, 公因子图像在热像仪采样频率低至 50 Hz时仍然可以有效识别出裂纹, 选取合适的图像序列和公因子数可以减小数据处理量并提高图像质量。

涡流热成像可以对金属材料表面、近表面缺陷进行快速准确的检测。采用涡流热成像与脉冲相位分析相结合的方法, 针对裂纹附近相位谱的分布规律及温度场对相位谱的影响关系问题, 分别对带有上表面裂纹和下表面裂纹的45#钢料进行感应加热仿真和实验分析。结果表明, 相位谱分布与温度大小无关, 只与温度变化趋势有关, 相位谱图对不均匀加热有很好的抑制作用, 可以扩大裂纹的检测范围,当频率低于12.5 Hz时能够清晰地识别裂纹。结合实验验证了仿真结论的正确性, 为下一步利用相位信息实现缺陷的定量检测提供参考。

在脉冲涡流热成像检测中，有效抑制红外热图的噪声是最终提取特征量识别缺陷的关键环节之一。将提升小波阈值去噪的思想运用到二维经验模态分解（BEMD）中，提出了一种基于BEMD的提升小波阈值去噪方法。针对传统软、硬阈值法的局限性，引入包括带有可变因子的隶属函数的模糊阈值处理方法。将该方法运用于脉冲涡流热成像信号的实际消噪处理，实验结果表明，该方法与小波阈值去噪相比，去噪效果更明显，图像的细节特征更清晰。