为保证大型光学模块装校装置在装校过程的稳定性和准确性，需要对导向模块进行监测跟踪。针对传统模板匹配跟踪算法在工业应用中存在无法应对目标尺度变化、缺少有效的模板更新策略等问题，提出一种基于动态模板匹配的自适应尺度目标跟踪算法。首先对第一帧图像检测运动目标区域，提取目标模板中心点，生成模板图像金字塔；在之后的每一帧中，先计算各尺度下模板图像和目标图像的相似性，取相似度最大的尺度因子作为尺度变化量，借助动态模板更新策略更新模板；最后融合卡尔曼滤波算法，预测出候选目标范围。在OTB数据集上进行实验，结果表明，所提算法在满足实时性要求的同时，相较于传统算法，重合率提高约21个百分点。
目标跟踪 动态模板 自适应尺度 卡尔曼滤波 激光与光电子学进展
2023, 60(4): 0410018
1 海军航空大学, 山东 烟台 264000
2 中国人民解放军92337部队, 辽宁 大连 116023
3 中国人民解放军91104部队, 江苏 南京 210000
针对海天场景复杂干扰情况下多尺度检测红外偏振图像中舰船目标困难的问题, 本文提出一种基于引导滤波和自适应尺度局部对比度的舰船目标检测方法。首先将强度信息作为引导信息对红外偏振图像利用引导滤波, 得到目标背景对比度、局部信噪比更高的融合图像; 然后基于融合图像显著的海天线垂直梯度特征, 提出一种检测海天线方法, 再对融合图像进行海天线加权抑制海杂波干扰; 最后基于单尺度局部对比度算法与舰船目标比例特征, 提出自适应尺度局部对比度方法, 当尺度与目标匹配时响应最大, 通过不同尺度对目标的响应结果确定最大尺度, 得到舰船目标检测结果。实验结果表明, 引导滤波融合方法的提高图像的目标背景对比度和局部信杂比, 与典型检测方法对比, 本文方法能够有效抑制干扰并能够检测海天场景不同尺度舰船目标, 具有较高的鲁棒性和准确性, 检测率、虚警率分别为95.0%, 3.5%, 为红外偏振图像目标检测提供了新的方法。
红外偏振 引导滤波 海天线加权 自适应尺度局部对比度 舰船目标检测 infrared polarization guided filtering sea-sky line weighting adaptive scale local contrast ship target detection
为提升TLD目标跟踪算法的每帧处理速度, 以达到在更高分辨率视频中跟踪目标的实时性要求, 在TLD算法框架的基础上, 提出了一种基于自适应尺度检测学习的目标跟踪算法(AS-TLD)。当跟踪目标成功时,选取当前帧跟踪到的目标尺度及几个相邻的尺度作为下帧检测目标时滑动窗口尺度的选取范围; 而当跟踪失败时, 则选取在TLD算法初始化阶段, 根据跟踪目标及视频图像大小选定的尺度来保障长时间跟踪目标, 从而有效减少了平均每帧扫描的窗口数量。实验结果表明, 该方法不仅有效地降低了检测模块的检测时间, 显著提高了整体算法速度, 而且通过动态选取尺度, 在一定程度使得TLD各个模块更加协调, 跟踪精确度得到提升。
目标跟踪 自适应尺度(AS) 检测速度 TLD(Tracking learning detection) tracking learning detection(TLD) target tracking adaptive scale AS-TLD AS-TLD detection speed
南京航空航天大学航天学院, 江苏 南京 210016
近年来, 基于相关滤波的目标跟踪算法因其具有很好的跟踪精度和明显的速度优势, 引起了研究人员的极大关注。提出一种基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪算法。首先, 提取三种互补特征, 通过相关滤波响应图评估各特征的跟踪性能, 自适应选择最优特征进行位置跟踪; 其次, 预设响应图阈值作为位置相关滤波模型更新的判断条件, 优化模型更新方式; 最后, 引入尺度相关滤波跟踪器, 进一步提高了算法的尺度适应性和跟踪精度。实验部分将该算法和近年来流行的相关滤波及非相关滤波类跟踪算法进行了对比, 结果表明, 该算法在精度上优于其他算法, 同时具有53.12 frame/s的实时跟踪速度。
机器视觉 目标跟踪 相关滤波 自适应特征选择 自适应尺度
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
由于现存的大多数基于检测的跟踪器都没有解决尺度变化问题, 本文在传统的基于检测的目标跟踪框架下设计了一种尺度估计策略, 并给出了基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪算法。该算法利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器, 通过对核相关滤波器的在线学习完成目标位置和尺度的检测, 并在线更新核相关滤波器。为了验证本文算法的有效性, 选取了10组场景复杂的视频序列进行测试,并与其它5种优秀跟踪方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比上述5种优秀跟踪方法中的最优者的平均距离精度提高了6.9%, 且在目标发生尺度变化、光照变化、部分遮挡、姿态变化、旋转、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性。
核相关滤波器 目标跟踪 自适应尺度 正则化最小二乘分类器 kernelized correlation filter object tracking adaptive scale regularized least square classifier
成都理工大学 信息科学与技术学院, 成都 610059
传统的光电成像跟踪系统中, 通常采用固定尺度的滤波器对图像中的小目标进行检测。由于目标与系统距离的改变, 通常会带来其成像特征尤其是大小的不断变化, 这种特点导致传统的固定尺度检测器难以适应目标大小的改变, 无法获得最优的提取结果。针对这一问题, 提出了一种尺度自适应的小目标检测方法。基于拉普拉斯尺度空间理论, 利用对尺度归一化的拉普拉斯图像的分析, 达到了目标信号增强的同时抑制背景杂波的效果, 分别在空间与尺度上求得了最优的目标特征参数, 完成了对不同尺度最优的小目标检测。通过仿真与外场试验表明, 该方法显著提高了系统对小目标尤其是大小不断变化目标的检测能力。
目标尺度 小目标检测 自适应尺度 拉普拉斯尺度空间 target scale small target detection adaptive scale Laplacian scale space
海军航空工程学院控制工程系， 山东 烟台 264001
提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Canny算子边缘检测方法。先利用 图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数，然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法 计算Canny算子的高低阈值，从而实现边缘的自动检测。实验结果表明，采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续， 噪声较少，优于传统的Canny算子边缘检测方法，并且具有很好的工程适用性。
信号与信息处理 边缘检测 Canny算子 自适应尺度参数 自适应阈值 signal and information processing edge detection Canny operator adaptive scale factor adaptive threshold
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春130033
2 中国科学院大学, 北京100049
为了获得更加清晰、更高质量的图像, 设计了以高性能DSP芯片TMS320VC6455作为中央处理器, 结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制的嵌入式高速图像增强处理平台, 并提出了一种新的快速自适应图像增强算法。首先将彩色图像从RGB空间转化为HIS空间, 然后对亮度空间进行多尺度Retinex增强处理, 最后进行对比度调节处理并转化到RGB空间进行输出。利用真实图像验证了本文提出的方法, 实验结果表明, 该系统可以有效地提高对比度, 获得了较好的增强效果, 同时计算时间少, 能够满足工程中的需要。
彩色图像增强 多尺度Retinex算法 对比度 自适应尺度 color image enhancement multi-scale retinex algorithm contrast adaptive scale
