江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题,提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征,计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR),然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡;当目标出现遮挡时,在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置,并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验,验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。
傅里叶光学 目标跟踪 核相关滤波 快速角点检测 双向光流 遮挡 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 010702
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
针对视觉背景提取(Vibe)算法在目标检测过程中存在鬼影且易受动态背景干扰等问题,提出了一种基于多尺度空间的Vibe算法。在建立背景模型前,对输入的视频序列进行金字塔变换,得到顶层、中层、底层3种不同分辨率的图像;再在不同分辨率下进行Vibe前景检测,并对检测结果进行融合,减少了动态背景的影响,同时提出了一种鬼影消除策略,结合帧间信息,加入二次判断策略,加快了鬼影的消除;最后,为了更好地适应动态环境,提出了一种背景复杂度量,根据背景的复杂程度,自适应地调整阈值。实验结果表明:经改进的算法加快了鬼影的消除,对动态环境噪声的干扰有良好的稳健性。
机器视觉 金字塔变换 鬼影消除 动态背景 自适应阈值 目标检测 激光与光电子学进展
2018, 55(11): 111501
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
针对自动引导车(AGV)视觉引导过程中多分支路径识别与跟踪的实时性与稳健性要求, 提出一种主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相结合的路径识别算法。首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理, 并用PCA与LDA对处理后的图像进行降维和特征提取, 再利用灰狼优化算法优化后的SVM分类器对图像进行识别。在路径跟踪方面, 利用最小二乘拟合方法计算横向偏差与航向偏差。实验表明, PCA-LDA与SVM相结合能够使路径识别率达到99.3%, 并且满足实时性要求, 路径跟踪误差在20 mm以内, 满足一般工业环境需求。
视觉引导 自动导引车 支持向量机 主成分分析 线性判别分析 激光与光电子学进展
2018, 55(9): 091005
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
为降低噪音影响、改善汽车车身反光造成虚假轮廓的现象,提出了一种视觉神经元双拮抗机制和 自适应双阈值相结合的轮廓提取算法。双拮抗机制算法依据视觉神经元双拮抗原理处理图像得到亮度特 征的轮廓,用扩展的大津法(Otsu)根据轮廓亮度分布自动选取高低阈值,对初步提取的轮廓进行双阈值 处理,得到最终的汽车轮廓。利用客观性能指标对实验结果进行评价,结果表明提出的算法提升了汽车 轮廓的完整性。与经典的轮廓提取算法相比,其计算复杂度低,对图像背景的适应性较强。
图像处理 外轮廓提取 双拮抗机制 自适应双阈值 扩展的大津法 image processing outer contour extraction dual antagonistic mechanism adaptive double threshold extended Otsu algorithm
