图像序列中点目标实时检测算法
如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪
如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪计算机视觉技术是一种通过计算机程序和算法对图像或视频进行处理和分析的技术。
目标定位和追踪是计算机视觉技术中的一个重要应用领域，它可以在图像或视频中识别和跟踪特定的目标物体。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行目标定位和追踪。
目标定位是指在给定的图像或视频中找到目标物体所在的位置。
首先，我们需要对图像进行预处理，以提高目标物体的辨识度。
这可以包括图像的去噪、增强对比度、调整亮度等操作。
接下来，我们可以使用特征提取算法来获取图像中目标物体的特征。
常用的特征提取算法包括传统的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF （加速稳健特征）算法，以及基于深度学习的CNN（卷积神经网络）算法。
通过提取目标物体的特征，我们可以利用相似度度量方法，如余弦相似度或欧氏距离，来进行目标物体的定位。
目标追踪是指在视频序列中跟踪目标物体的运动轨迹。
与目标定位类似，目标追踪也可以通过特征提取和相似度匹配的方式来实现。
一种常用的目标追踪方法是基于模型的方法，即通过构建目标物体的模型来进行追踪。
在每一帧图像中，我们可以使用目标检测算法来识别目标物体的位置，并更新目标物体的模型。
常用的目标检测算法包括基于传统机器学习的HOG+SVM算法和基于深度学习的YOLO （You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）算法。
通过不断更新目标物体的模型，我们可以实现对目标物体的准确追踪。
除了基于模型的方法外，还有一种常用的目标追踪方法是基于特征的方法，即通过提取目标物体在不同帧图像中的特征，并通过相似度匹配来进行追踪。
在每一帧图像中，我们可以使用特征点检测算法来提取目标物体的特征点，如SIFT、SURF或ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法。
然后，我们可以使用特征描述算法，如SIFT特征描述算法或ORB特征描述算法，来对提取到的特征点进行描述。
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶和增强现实等领域。
目标跟踪算法设计与性能评估是提高跟踪准确性和效率的关键。
本文将介绍图像处理中的目标跟踪算法设计以及常用的性能评估方法。
一、目标跟踪算法设计目标跟踪算法旨在从连续的图像序列中，准确地估计目标的位置和尺度。
以下是几种常见的目标跟踪算法设计方法：1. 基于模板的方法：该方法将目标的初始位置和尺度作为模板，在后续图像中寻找与模板最相似的区域作为目标的位置。
基于模板的方法包括均值漂移、相关滤波器和模板匹配等。
2. 基于特征的方法：该方法通过提取目标的特征信息进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。
基于特征的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度学习等。
3. 基于超像素的方法：该方法将图像分割成若干个超像素，在跟踪过程中利用超像素的空间关系和相似性来估计目标的位置。
基于超像素的方法包括稀疏表示、分割与跟踪、跟踪与检测等。
二、性能评估方法评估目标跟踪算法的性能是十分重要的，以下是几种常用的性能评估方法：1. 准确性评估：准确性是评估目标跟踪算法的核心指标之一，通常使用重叠率（Overlap Rate）和中心误差（Center Error）来衡量。
重叠率是目标边界与跟踪结果的交集与并集之比，中心误差是目标中心与跟踪结果中心的欧氏距离。
高重叠率和低中心误差表示算法具有较好的准确性。
2. 鲁棒性评估：鲁棒性是评估目标跟踪算法抗干扰能力的指标，常见的鲁棒性评估方法包括光照变化、尺度变化、遮挡和快速运动等。
通过在各种干扰情况下测试算法的跟踪准确性，可以评估算法的鲁棒性。
3. 复杂度评估：复杂度评估是评估目标跟踪算法的计算复杂度和运行速度的指标，常用的复杂度评估方法包括处理帧率、平均处理时间和内存占用等。
较低的复杂度和较快的运行速度表示算法具有较好的效率。
4. 数据集评估：数据集评估是常用的目标跟踪算法性能评估方法之一，目标跟踪领域有许多公开的数据集，如OTB、VOT和LAR等。
视频图像序列中运动目标区域检测算法研究
结 果 表 明 所 提 出 的算 法 具 有 较 理 想 的 效 果 。 关键词 视频 图像 ；背 景 差分 ； 景 更 新 ；自适 应 阈值 背
ＴＰ ９ ３１ 中图 ｔｃｉｎ ｉ ｄ ｏＩ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｓａ ｃ ｆ Ｍｏ ｉｇ０ｂ ｔ ｅ ＡｒａＤｅｅ ｔ Ｖｉｅ ｍａ ｅＳ ｑ ｅ ｃ ｏ ｎ
总 第 ２ ４期 ７
２１ ０ ２年 第 ８期
计算机 与数字工程
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Ｖｏ． ０ Ｎｏ ８ １４ ．
１ ０７
视 频 图像 序 列 中运 动 目标 区域 检 测 算 法研 究
杜岳涛 张 学 智
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１ 引言
视 觉 是 人类 从 大 自然 中获 取 信 息 的最 主 要 的手 段 。据
法， 它事先将 背景图像储存下来 ， 由于运动物体和 背景在灰 度或色彩上存在差别 ， 通过 将背景 图像 和 当前 图像做 差分 运 算 ， 减 的 结 果 中 每 一 像 素 的 值 和 一 个 预 先 设 定 的 阈 值 相
据库 的检索等相关领域 的研究 带来很 大 的推动作 用 ， 也会
在 方 法 论 的角 度 促 进 计 算 机 视 觉 、 式 识 别 等 计 算 机 科 学 模 分 支 甚 至 整 个 计 算 机 科 学 的发 展 。 传 统 目标 区 域 提 取 方 法 有 光 流 法 、 间 差 分 法 、 景 差 时 背 分 法 ［ 。光 流 方 法 时 间 开 销 比较 大 ， 其 抗 噪 性 能 比较 差 ， ３ ］ 且 复杂 背 景 下 也 不 太 适 用 ； 间 差 分 法 在 运 动 实 体 内部 容 易 时
图像处理中的目标检测与识别方法效果评估
图像处理中的目标检测与识别方法效果评估图像处理是计算机科学中的重要研究领域，其中目标检测与识别是图像处理中最为关键的任务之一。
目标检测与识别方法的效果评估是评价算法性能和指导算法改进的重要手段。
本文将介绍目标检测与识别方法的常用评估指标和评估方法，并讨论它们的优缺点。
目标检测与识别方法的效果评估可以分为定性评估和定量评估两种方式。
定性评估主要通过人工观察图像处理结果，进行主观判断。
这种方式的优点在于直观，可以全面评估算法的视觉效果。
但是，由于主观性的影响，定性评估容易受到个体差异和主观误判的干扰。
定量评估是目标检测与识别方法效果评估中更为常见和客观的方式。
常用的定量评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。
准确率（Accuracy）是指在所有检测结果中正确的检测数量与总检测数量之比。
准确率高意味着算法在目标检测与识别任务上的性能良好。
然而，准确率并不能全面评估算法的效果，因为它无法区分出错误类型和错误程度。
召回率（Recall）是指正确检测出的目标数量与实际存在的目标数量之比。
召回率高意味着算法能够有效地找到目标，但难以评估误检率以及具体目标的误检和漏检情况。
F1 值是综合考虑准确率和召回率的指标，它是准确率和召回率的调和平均数。
F1 值适用于评估既追求准确率又追求召回率的算法。
当 F1 值达到最大时，表示算法在准确率和召回率上达到了一个最优的平衡。
除了准确率、召回率和 F1 值，常用的评估方法还包括精度-召回率曲线和均方根误差。
精度-召回率曲线（Precision-Recall Curve）是一种常见的评估目标检测与识别方法效果的方法。
该方法通过改变阈值来获取一系列的准确率和召回率值，从而得到一条曲线。
曲线下的面积（Area Under Curve，AUC）可以用来评估算法的整体性能。
AUC 值越接近于 1，表示算法的性能越好。
均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是一种常用的评估图像处理方法效果的方法，特别适用于图像重建和图像对比方面。
图像匹配点对的检测方法
图像匹配点对的检测方法图像匹配在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以用于目标跟踪、图像识别、三维重建等各种应用。
而图像匹配的关键在于确定图像中的对应点对，即找到两个图像中具有相似语义的特征点。
本文将介绍几种常用的图像匹配点对的检测方法。
一、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种图像特征提取算法，广泛应用于图像匹配之中。
该算法的主要思想是通过检测图像中的尺度不变特征点，并对这些特征点进行描述。
在对比两幅图像时，可以通过比较这些特征点的描述子来确定图像中的对应点对。
SIFT算法的具体过程如下：1. 尺度空间构建：通过高斯金字塔构建每组不同尺度的图像。
2. 尺度不变特征点检测：在每个尺度上，通过DoG（Difference of Gaussian）算法检测特征点。
3. 方向分配：为每个特征点分配主方向，使得特征点具有旋转不变性。
4. 特征描述：根据特征点的主方向，计算其周围像素的梯度直方图，生成特征描述子。
二、SURF算法SURF（Speeded-Up Robust Features）算法是对SIFT算法的改进和优化。
该算法通过使用积分图像来加速特征点检测和描述子计算的过程，提高了算法的实时性和稳定性。
SURF算法的具体过程如下：1. 尺度空间构建：通过使用高斯滤波器构建图像的尺度空间金字塔。
2. 特征点检测：在每个尺度上，通过Hessian矩阵的行列式来检测特征点。
3. 特征点定位：通过非极大值抑制和阈值判定，选取具有较大响应的特征点。
4. 主方向分配：为每个特征点分配主方向，使得特征点具有旋转不变性。
5. 特征描述：根据特征点的主方向，在其周围的区域计算特征描述子。
三、ORB算法ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种具备旋转不变性和计算效率的图像特征描述算法。
该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述算法，可以快速且准确地进行特征点检测和描述。
基于红外图像序列的运动目标检测算法研究
第36誊，增刊红外与激光工程2007年9月、b1．36S uppl印∽nt l n如r ed柚d Las er E ngi n∞ri ng Sep．2007基于红外图像序列的运动目标检测算法研究任章，李露，蒋宏(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100083)摘要：为解决红外图像序列中运动目标的快速检测问题，提出一种结合目标的不变矩与红外特征的新的特征量，利用图像序列中目标运动的连续性，在匹配的过程中采用K al m aIl预测滤波来估计目标下一帧的位置，从而形成完整的运动目标的检测算法。
该算法既能利用不变矩的仿射不变性，又能对红外目标的辐射特性进行全面的综合描述，准确地实现目标的相关匹配；此外，引入K a】m an 预测滤波不仅能够迅速准确地进行目标匹配，并且在目标出现遮挡、丢失的情况下可应用预测对目标的位置做出合理的估计，以维持对目标的正常的检测跟踪。
实验结果表明该算法能够达到目标检测的准确性和实时性要求。
关键词：目标检测；不变矩；特征提取；特征匹配；K al m aI l滤波中圈分类号：TP391文献标识码l A文章编号：1007—2276(2007)增(探测与制导)-0136_05M oV i ng t ar get det ec t i ng al gor i t hm f or I R i m ages se quenceR E N Zha Il g，L I Lu，J L A N G H o ng(School of A u锄na吐∞s ci锄∞柚d El cc伍cal Engi l溉勘g，B ei harI g uI l i v懿i吼B蜘i ng100083，C舳埔A bs t r act：hl or d er t o f as t det e ct t11e m oV i ng t a昭e t f硒m m e I R i m a ge a rr ays，a new f eat I l r e w l l i chcom bi nes tt l e t a唱et’s m om ent i nV ar i ant s and I R c har a ct e r i st i cs is pr o pos ed i n t hj s pa pe r．T he t a略e t de t ect i Il g al gor i m m m al res us e of m e con血uousness of t a唱e t m oV i I培i n i m a ge a11ra ys．hl m at ch j ng proce ss，i t ado pt s K ahn an f i l t er t o es t i m at e t lle t a略e t pos i t i on i n next i m a ge．The pr op os ed al gori t l l m uti l i ze§t11e棚ne i nV ar i ant s of m om ent i nV撕ant s a11d t11e r adi aI l t s pec诚pr ope啊0f t11e mt aI苫et t o r e al i z e Ⅱl e a cc ur a t e c or re l a t i V e m a t cI l i ng．W hat’s m or e，by us i ng K=l锄an f i l t er i ng，i t not onl y can i f I l pr o V e tI l e m at chi ng pre c i s i on and r educe t he com pu诅t i on t i m e，but al s o can r eas o nabl y est i m at e t he t a玛e t pos i t i on i nc ufr e nt i m a ge eV en w h e n m e t a略e t i s s he l t e r ed o r l ost．T he ex肼时I m nt re sul t s i ndi ca t em at锄s I I l e吐l od c觚ef f色ct i Vel y re al i z e t ll e re al一t i m e and preci se t a瞎e t det ect i ng．K|ey w ords：T魂et de t ect i ng；M om ent i nv ar i ant s；Fean鹏ex仃act i on；Featl鹏删ncIl i ng；K a】m a Il f il te血gO引+言利用红外成像技术实现目标的检测、识别与跟踪是红外成像制导的主要组成部分。
目标跟踪原理
目标跟踪原理目标跟踪是一项重要的计算机视觉任务，它旨在通过分析视频或图像序列中的目标，实时地跟踪并定位目标的位置。
目标跟踪在许多实际应用中发挥着重要作用，比如视频监控、自动驾驶、虚拟现实等领域。
目标跟踪原理主要包括目标检测、特征提取、相似度度量和目标定位等关键步骤。
目标检测是目标跟踪的第一步，它用于在图像或视频帧中定位目标的位置。
目标检测可以使用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forests），也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
目标检测的目标是将目标从背景中分割出来，并生成目标的边界框。
接下来，特征提取是目标跟踪的关键步骤之一。
特征提取的目标是从目标的边界框中提取有区分度的特征，以便将目标与其他物体进行区分。
常用的特征包括颜色直方图、方向梯度直方图（HOG）和尺度不变特征变换（SIFT）等。
这些特征能够描述目标的外观和形状信息，并且对目标的光照变化和姿态变化具有一定的鲁棒性。
然后，相似度度量是目标跟踪的核心步骤之一。
相似度度量的目标是计算目标与候选目标之间的相似度，以确定最佳匹配的目标。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
这些方法能够衡量目标与候选目标之间的相似性，并选择最相似的目标作为跟踪结果。
目标定位是目标跟踪的最终步骤。
目标定位的目标是根据相似度度量的结果，精确定位目标的位置。
目标定位可以使用最大响应信号（Maximum Response）或加权平均位置（Weighted Average Position）等方法来估计目标的位置。
这些方法能够根据目标的相似度和运动模型来预测目标的位置，并实现目标的跟踪。
目标跟踪原理包括目标检测、特征提取、相似度度量和目标定位等关键步骤。
通过这些步骤，可以实现对目标的实时跟踪和定位。
目标跟踪在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，将为各个领域的发展带来新的机遇和挑战。
8种目标检测算法
8种目标检测算法目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是在图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的物体。
在过去的几十年中，研究者们提出了许多不同的目标检测算法，旨在提高检测的准确性和效率。
本文将介绍8种经典的目标检测算法，并对它们进行详细比较和分析。
1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)R-CNN是一种经典的目标检测算法，它通过两个步骤来进行目标检测：候选区域生成和分类。
首先，R-CNN使用选择性搜索（Selective Search）等方法生成一系列候选区域。
然后，每个候选区域被送入卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并使用支持向量机（SVM）进行分类。
虽然R-CNN在准确性上表现良好，但其速度较慢。
2. Fast R-CNNFast R-CNN是对R-CNN的改进，主要通过引入全连接层来解决R-CNN中多次计算相同特征的问题。
Fast R-CNN首先将整个图像输入到CNN中获取特征图，然后根据候选区域的位置从特征图中提取相应的区域特征。
这些区域特征被送入全连接层进行分类和边界框回归。
相比于R-CNN，Fast R-CNN具有更快的速度和更好的检测性能。
3. Faster R-CNNFaster R-CNN是在Fast R-CNN的基础上进一步改进的算法。
它引入了一个称为“区域提议网络”（Region Proposal Network，RPN）的组件，用于生成候选区域。
RPN通过滑动窗口在特征图上移动，并预测每个位置是否包含目标以及对应的边界框。
生成的候选区域被送入Fast R-CNN进行分类和回归。
Faster R-CNN将目标检测任务拆分为两个子任务，从而实现了端到端的训练和推断。
4. YOLO (You Only Look Once)YOLO是一种非常高效的目标检测算法，它采用了完全不同于传统方法的思路。
YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题：给定图像，直接在图像上划分网格，并预测每个网格中是否包含目标以及对应的边界框和类别概率。
目标检测和跟踪算法
目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目标是从图像或视频中准确地检测和跟踪特定的目标。
通过这些算法，计算机可以自动识别出图像或视频中的目标，并对其进行跟踪，实现对目标的实时监测和分析。
目标检测算法是指通过计算机视觉技术，自动地从图像或视频中检测出目标的位置和大小。
目标检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标检测算法是早期的目标检测方法，其主要思想是通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和颜色等，然后利用分类器对目标进行识别。
常用的特征提取方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在精度和效率方面有一定的优势，但对于复杂场景和多类别目标的检测效果有限。
基于深度学习的目标检测算法是近年来发展起来的一种新兴方法。
深度学习算法通过构建深层神经网络模型，实现对图像特征的端到端学习和自动提取。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过卷积层、池化层和全连接层等组成，可以有效地提取图像中的特征。
常用的基于深度学习的目标检测算法包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和YOLO等。
这些算法在目标检测的精度和效率上都取得了显著的突破，广泛应用于计算机视觉领域。
目标跟踪算法是指在目标检测的基础上，通过连续的图像或视频帧，实现对目标的连续追踪。
目标跟踪算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标跟踪算法主要通过提取目标在连续帧中的特征，如颜色、纹理和形状等，然后利用相似度度量或运动模型进行目标的匹配和跟踪。
常用的特征提取方法包括MeanShift、CamShift和MIL等。
这些方法在简单场景和目标运动较小的情况下效果较好，但对于目标形状变化大或遮挡较多的情况下效果有限。
基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点，其主要思想是通过构建深度神经网络模型，实现对目标的连续追踪。
序列图像中运动点源目标检测算法的研究
序列图像 中低信噪 比运动点源 目标 的检测算法 ，是开展起伏杂波 背景 中点 目标检测算法研究 的基础 。常用 的算法分析有递归高 阶相关 法、 三维空间匹配滤波器等… 各种检测算法都有其优缺点 ， 以解决 的 ， 难 问题是运算量 、 存储量与点源 目标识别检测实时处理要求之间 的矛盾 ， 因而需要研究在新 的算法理论结构与检测性能方面取得合理平衡 的方 法。本文提出采取预测与运动轨迹关联相结合的方法进行点源运动 目 标 的 检测 。 １点源 目标的能量 积累算法 ． 定义 目标运动状态序列为 ： （ ， ０） Ｈ ００ …，１ （） １ 由于目标在第 ｋ帧的位置仅依 赖于第 ｋ １帧的位置和 目标的运动 一 速度 ， 因此 目标运动状态更新过程是一个一阶马尔科夫过程。 一个运动 目标根据其最大移动速度 Ｖ … 在下 一帧的位置只能在上一 帧的临域 中。如图 ｌ 所示 ， 不同的 ｖ 有不同的搜索域 。
科技信息
博士 ・ 专家论 坛
序列图像 巾运动点源 目标楦测算 法帕研穷
湖 南人 文科技 学 院通 信 与控制 工程 系 方智 文 成 运
［ 摘 要］ 点源运动 目标 由于其形状、 尺寸特征不明显 ， 使得通过单帧 图像处理对其进行识别 变得十分 困难。 因此 ， 通常依 靠 目标连 续运动形成的多帧 图像 目标轨迹进行识 别， 其主要方法是搜 索所有轨迹 中最长的连续轨迹。本文提 出最小二乘轨迹预 测搜 索算法 ， 该算法采用多点航迹进行最小二乘曲线拟合 ， 根据拟合结果预测 目标在 下一帧的位置 ， 有效地减小了轨迹预测位置误差。 ［ 关键词 ］ 点源 目标 最 小二乘法 轨迹 关联
２
３
符号表示
１ １
Ｏ１ ｌ
Ｐ ｋ
目标追踪算法
目标追踪算法目标追踪算法是计算机视觉领域中的一种重要技术，用于在视频序列中跟踪特定目标的位置和运动。
目标追踪算法在很多实际应用中都有重要的作用，比如视频监控、无人驾驶、人机交互等领域。
目标追踪算法通常包括以下几个关键步骤：目标检测、目标跟踪和目标状态更新。
目标检测是指在视频序列中找到感兴趣的目标，并确定它们的位置和形状。
目前常用的目标检测算法包括基于特征的方法（比如Haar特征，HOG特征等）和基于深度学习的方法（比如卷积神经网络）。
这些算法可以通过训练模型来学习目标的外观特征，并在视频序列中寻找与模型匹配的目标。
目标跟踪是指在目标检测的基础上，通过时间序列的信息来估计目标在视频序列中的位置和运动。
常用的目标跟踪算法包括基于颜色特征的方法（比如MeanShift算法），基于纹理特征的方法（比如Correlation Filters算法）和基于深度学习的方法（比如Siamese网络）。
这些算法可以通过不断更新目标的位置和形状来实现目标的跟踪。
目标状态更新是指根据目标的跟踪结果，更新目标的状态信息，比如目标的位置、速度和运动方向等。
常用的目标状态更新算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波。
这些算法可以通过利用目标的先验信息和观测信息来估计目标的状态，并预测目标的未来位置和运动。
除了上述这些基本步骤，目标追踪算法还可以根据具体应用需求进行进一步的改进和优化。
比如，可以考虑目标的形变、遮挡、姿态变化和多目标跟踪等问题。
同时，目标追踪算法也可以与其他计算机视觉任务相结合，比如目标识别、目标分类和目标分割等。
总之，目标追踪算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的发展对于实现自动化、智能化的视觉系统具有重要意义。
不断改进和优化目标追踪算法，将有助于实现更加准确、鲁棒和高效的目标追踪技术，推动计算机视觉技术在各个应用领域的广泛应用。
计算机视觉技术中常见的目标检测算法
计算机视觉技术中常见的目标检测算法在计算机视觉领域中，目标检测是一项重要的任务，旨在从图像或视频中准确地识别和定位出特定的目标。
随着计算机技术的快速发展，目标检测算法也在不断进步和演变。
本文将介绍一些计算机视觉技术中常见的目标检测算法。
1. R-CNN（区域卷积神经网络）R-CNN是目标检测算法中的经典方法之一。
它采用两步策略来解决目标检测问题。
首先，使用选择性搜索算法生成可能包含目标的候选区域。
然后，将这些候选区域输入卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
R-CNN通过使用CNN提取图像特征，相比传统方法具有更高的准确性。
2. Fast R-CNN（快速区域卷积神经网络）Fast R-CNN是对R-CNN算法的改进。
它引入了感兴趣区域池化（RoI pooling）层，将不同大小的感兴趣区域统一为固定大小的特征向量。
这种池化操作在计算效率上具有优势，并使得Fast R-CNN比R-CNN更快速、更准确。
3. Faster R-CNN（更快速的区域卷积神经网络）Faster R-CNN是在Fast R-CNN的基础上进一步优化的算法。
它引入了候选区域生成网络（Region Proposal Network，RPN），用于自动化地生成候选区域。
通过共享特征提取和候选区域生成的过程，Faster R-CNN实现了端到端的目标检测。
相较于R-CNN和Fast R-CNN，它在准确性和速度上都有了显著的提升。
4. YOLO（你只需学会一个目标检测算法）YOLO是一种实时目标检测算法，其特点在于速度快、准确性高。
YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，通过在图像网格中预测边界框的坐标和类别，实现对目标的检测和分类。
YOLO算法的优点在于快速、简单，适用于实时应用。
5. SSD（单发多框检测器）SSD是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，其主要思想是在不同尺度上检测目标。
SSD通过在不同层的特征图上应用不同大小的卷积核，实现对不同尺度目标的检测。
图像处理中的目标跟踪方法综述
图像处理中的目标跟踪方法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从图像序列中实时追踪一个或多个目标。
目标跟踪在各种应用中都有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、虚拟现实等。
本文将综述目标跟踪领域涉及的一些主要方法和技术。
1. 基于特征提取的目标跟踪方法基于特征提取的目标跟踪方法通过提取目标区域的特征来进行目标跟踪。
其中，颜色特征是最常用的一种特征，可以通过计算目标区域的颜色直方图或使用颜色模型来表示。
此外，纹理特征、边缘特征和形状特征等也可以用来描述目标。
2. 基于相关滤波的目标跟踪方法相关滤波是一种常用的目标跟踪方法，它通过计算目标模板和候选区域之间的相关性来进行目标跟踪。
常见的相关滤波方法包括均方差滤波和归一化相关滤波。
这些方法在一定程度上可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 基于机器学习的目标跟踪方法机器学习在目标跟踪中的应用越来越广泛，其中最常见的方法是在线学习。
在线学习可以根据当前跟踪结果和新的训练样本来不断更新目标模型，从而实现自适应的目标跟踪。
常见的在线学习方法包括增量学习、在线支持向量机和在线随机森林等。
4. 基于深度学习的目标跟踪方法深度学习是目前计算机视觉和图像处理领域的热门技术，也在目标跟踪中取得了显著的成果。
深度学习方法通过卷积神经网络（CNN）来学习目标的特征表示，并利用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络来预测目标的位置。
这些方法在目标跟踪的准确性和鲁棒性方面表现出色。
5. 基于多特征融合的目标跟踪方法多特征融合是提高目标跟踪性能的一种常用策略。
它可以将不同尺度、不同特征的信息进行融合，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
常见的多特征融合方法包括特征加权、特征选择和特征级联等。
综上所述，目标跟踪在图像处理中扮演着重要的角色。
各种方法和技术的不断发展与创新，为目标跟踪的准确性和鲁棒性提供了更高的要求和更多的可能性。
因此，我们可以期望在未来的研究中会出现更多有效的目标跟踪方法，为各种应用提供更好的解决方案。
目标检测算法在视频监控中的实时性能评估
目标检测算法在视频监控中的实时性能评估摘要：目标检测算法在视频监控中扮演着关键角色，其实时性能评估对于保障视频监控系统的有效性至关重要。
本文将介绍目标检测算法的基本原理，并重点讨论实时性能评估的方法和指标。
通过对实时性能评估的研究，我们可以有效地优化目标检测算法并提升视频监控系统的应用效果。
引言：随着计算机视觉和深度学习技术的发展，目标检测算法在视频监控领域取得了显著的进展。
然而，为了实现在实时监控系统中的应用，目标检测算法需要具备较高的实时性能。
因此，对目标检测算法的实时性能进行评估就显得尤为重要。
一、目标检测算法的基本原理目标检测算法主要包括特征提取、候选区域生成、目标分类等步骤。
特征提取是指从图像或视频中提取出具有区分度的特征。
候选区域生成是指根据特征信息，生成可能包含目标的候选框。
目标分类则是根据候选框中的特征信息，将其分类为目标或非目标。
二、实时性能评估方法1. 帧率（FPS）帧率是衡量视频监控系统性能的重要指标之一。
帧率越高，系统可以处理的图像帧数也越多，实时性能越好。
通常，帧率大于24fps才能被认为是流畅的。
因此，通过测算目标检测算法的帧率，可以初步评估其实时性能。
2. 计算时间计算时间是指目标检测算法处理单帧图像所需的时间。
计算时间越短，算法的实时性能越高。
可以通过时间戳来测算目标检测算法的处理时间，并根据处理时间评估其实时性能。
3. 目标检测延迟目标检测延迟是指从图像采集到目标检测结果返回所需的时间。
由于延迟时间直接影响到监控系统的实时性能，因此需要尽可能减小目标检测延迟。
可以通过测试目标检测算法在实时视频流上的延迟时间，来评估其实时性能。
4. 目标检测准确率目标检测准确率是指目标检测算法在检测目标时的准确率。
准确率越高，算法的实时性能越好。
可以通过评估算法在标准数据集上的检测效果来评估其实时性能。
三、实时性能评估指标1. 平均处理时间（Mean Processing Time）平均处理时间是指目标检测算法处理每一帧图像所需的平均时间。
目标跟踪经典算法
目标跟踪经典算法目标跟踪经典算法是计算机视觉领域中常用的一类算法，能够将视频中的目标进行实时跟踪，为智能监控、自动驾驶等场景提供了重要的基础技术支持。
本文将介绍目标跟踪的相关概念，并简要介绍几种经典的目标跟踪算法及其优缺点。
一、目标跟踪目标跟踪是指利用计算机视觉技术实现对视频序列中的目标进行实时跟踪和定位的过程。
其主要流程是在第一帧图像中手动或自动选择目标区域，然后在后续帧中对目标进行快速而准确的跟踪。
目标跟踪具有广泛的应用前景，例如在视频监控、交通管理、机器人导航、自动驾驶等领域。
二、常见的目标跟踪算法1. 基于颜色模型的目标跟踪算法基于颜色模型的目标跟踪算法是一种简单而有效的方法。
它的基本思想是在第一帧中对目标区域的颜色模型进行建模，然后在后续帧中搜索最佳匹配。
这种算法的优点是实现简单，计算量小，但其适用范围有限，受光线、背景和目标颜色变化等因素的影响较大。
2. 基于模板匹配的目标跟踪算法基于模板匹配的目标跟踪算法是一种常见的跟踪方法。
它的主要思想是在第一帧中获取目标区域的模板，并在后续帧中进行匹配。
该算法的优点在于匹配精度高，但存在目标变形、遮挡等情况下匹配不准确的问题。
3. 基于特征点的目标跟踪算法基于特征点的目标跟踪算法利用稳定的特征点来表示目标的形状和运动状态。
该算法的主要思路是在第一帧中提取目标的稳定特征点，并利用特征匹配方法对其进行跟踪。
该算法的优点在于对目标形变和遮挡有较好的鲁棒性，但相对于其他算法计算量较大，速度较慢。
4. 基于深度学习的目标跟踪算法基于深度学习的目标跟踪算法是近年来发展较快的一种方法。
其主要思想是利用深度神经网络学习目标的表征，并进行实时目标跟踪。
该算法的优点在于准确度高、泛化能力强，但需要大量的数据作为模型训练集，且运行速度较慢。
三、结语目标跟踪经典算法具有多种优缺点，各算法适用的场景各不相同。
针对特定应用场景，应选择合适的算法进行目标跟踪。
随着人工智能技术的不断发展，目标跟踪的应用场景将会越来越广泛，对应的跟踪算法也将不断推陈出新，提高跟踪的精度和速度。
光电图像序列运动弱目标实时检测算法
据分析结果表明，算法全面考虑运动弱小 目 标在 时域与空域方面的特性 ，能更有效地从复杂背景
中 测低信噪比运动弱小 目 ，减小了虚警率，抗噪声干扰能力强。 检 标
关键词：小 目 标检测；Ｔ ｐａ 变换；时空域融合 ：图像处理 ｏｈｔ
中图分类号：Ｖ ５ ５６
文献标识码 ：Ａ
Ｒｅ ｌｔ ｅａ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｍａ ｌ ａ—ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｆ ｒ ｍ ｓ ｌ ｍｏ ｉ ｇｔ ｒ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ｖ ｎ ａ ｇ ｔ ｔ ｃ ｉ ｎ ｄ ｉ ｈ ｔ ｅｅ ｔ ｉ ｎ ｐ ｏ ｏ ｌｃ ｒｃｉ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｍａ ｅｓ ｑ ｅ ｃ ｓ
低信噪比运动弱 目标的检测问题直接决定探测系统的作用距离及检测性能 ，其解决对于提高探测系统性能 具有非常重要的实际意义。为了有效地从图像序列中检测到低信噪比的运动弱 目 ，国内外众多学者提出 标
了许多有实际意义的检测算法 ，如基于高通滤波背景抑制的 目标检测算法…、基于神经网络的 目标检测算 法、基于小波变换的检测算法 、基于时空三维匹配滤波的 目 标检测算法ｌ、基于动态规 划的小 目 ４ Ｊ 标检测 算法ｐ、基于遗传算法的小 目 标检测算法等。针对地基光 电探测系统对空 间目标探测算法的要求，即检测 概率要高、虚警概率要小、实时性要好 ，本文提出了一种基于时空域融合滤波的运动弱 目标检测算法 ，在
ｍｏ ｐ ｏｏ ｉ ｏ ｈ ｔ ｔ ｎ ｆ ｒ ｎ ｐ ｔ ｌ ｏ ｉ， ａ ｄ ｅｅ ｔ ｒｈ ｌｇｃ Ｔ ｐ ａ ｒ ｓｏｍ ｉ ｓ ａｉ ｄ ｍａｎ ｎ ｄ ｔｃｓ ａ ａ ｍｏ ｉｇ ｔ ｇ ｔ ｂ ｉ ｒ ｖ ｄ ｒ ｍｅ ｖｎ ａ ｅ ｙ ｍｐ ｏ ｅ ｆａ ｒ ｄｆｅｅ ｃ ｔｏ ｎ ｔｍｐ ｒｌｄ ｍａｎ ａ ｄｔ ｅ ｆ ｒ ｓｔｒ ｅ ｙ ａ ａ ｔ ｅ ｓｇ ｎａｉ ｎｏ ｅｆ ｓｏ ｉ ｒｎ ｅｍｅｈ ｄ ｉ ｅ ｏ ａ ｏ ｉ， ｈ ｎａ ｍ ａ ｇ ｔｂ ｄ ｐｉ ｅ ｍｅ ｔｔ ｆｔ ｕ ｉｎ ｎ ｉ ｖ ｏ ｈ ｒｓ ｌ ａ ｄ ｔ ｃ ｓｏ ｉｔ ｎ Ｔｈ ｅｅ ｔ ｇ ｒｓ ｌ ｓ ｏ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｕ ｌ ａ ｅ ｉｔ ｃ ｏ ｎ ｈ ｅｕｔ ｎ ｒ ｋ ａｓ ｃａｉ ． ｅ ｄ ｔｃｉ ｅｕｔ ｈ ｗｓｔｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｆ ｌ ｔｋ ｎ ｏ ａ ｃ ｕ ｔｔ ｅ ａ ｏ ｎ ｔ ｙ
目标检测经典算法
目标检测经典算法目标检测是计算机视觉领域的重要问题之一。
其任务是在图像中定位出物体的位置并且给出对应的类别。
在实际应用中，目标检测技术广泛应用于自动驾驶、智能安防、工厂产线等多个领域。
目前，目标检测算法已经达到了极高的精度和速度，并且还在不断地进行改进和优化。
下面将介绍目标检测的一些经典算法。
一、基于图像区域提取的目标检测算法基于图像区域提取的目标检测算法与分类器密切相关。
其基本思想是首先在图像中生成一些可能包含物体的区域，然后对这些图像区域进行分类来确定物体的类别。
这类算法包括Selective Search、EdgeBoxes 等。
1. Selective SearchSelective Search是基于启发式搜索的目标检测算法。
其可以在不同尺度和分辨率下生成大量的候选区域。
具体来说，它使用类似于人类视觉系统的方式来不断地合并相邻的像素，直到整个图像被分成了一组连通的区域。
然后，使用其他算法来筛选出可能包含物体的候选区域，并且对这些候选区域进行分类。
2. EdgeBoxesEdgeBoxes算法是一种基于边缘的目标检测算法。
其使用边缘检测算法来检测出图像中的边缘，并且利用这些边缘来提取可能包含物体的候选区域。
与Selective Search不同，EdgeBoxes可以生成高质量的大型目标框，并且具有高效的性能。
二、基于深度学习的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法是目前最为流行和高精度的算法。
这类算法通过训练深度神经网络来完成目标检测任务。
其中最著名的算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
1. Faster R-CNNFaster R-CNN算法是一种基于区域提取网络（RPN）的目标检测算法。
其使用RPN来产生候选框，并且使用RoI池化层将候选框缩放为固定大小的特征图，然后输入到全连接层进行分类和位置回归。
2. YOLOYOLO算法（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法。
图像处理中的目标检测算法的使用技巧
图像处理中的目标检测算法的使用技巧目标检测是图像处理中的一项关键任务，它可以识别图像中的特定物体并将其标记出来。
随着深度学习的发展，目标检测算法得到了巨大的改进和提升。
本文将介绍图像处理中常用的目标检测算法以及它们的使用技巧。
一、传统方法传统的目标检测方法主要基于特征工程和机器学习算法。
常见的传统方法包括HOG (Histogram of Oriented Gradients)、SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和SURF (Speeded Up Robust Features)。
1. HOG特征：HOG是一种用于物体检测的特征表示方法。
它通过计算图像中的梯度方向直方图来描述图像的局部外观和形状特征。
使用HOG特征进行目标检测时，需要选择合适的窗口大小和步长，以及适当的训练样本。
2. SIFT特征：SIFT是一种用于图像局部特征提取和匹配的算法。
它通过检测和描述图像中的关键点来表示图像的局部外观。
使用SIFT特征进行目标检测时，需要先检测关键点，然后计算关键点的描述子进行匹配。
3. SURF特征：SURF是一种类似于SIFT的图像特征描述算法，它具有更快的计算速度。
SURF特征的检测和匹配步骤与SIFT类似。
传统方法在某些场景下仍然具有优势，但由于其对图像特征的选择和机器学习算法的依赖，其准确度和鲁棒性相对较低。
二、深度学习方法深度学习方法近年来在目标检测领域取得了显著的突破，特别是基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的目标检测算法。
1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)：R-CNN是一种经典的基于区域的CNN目标检测方法。
它首先在图像中选择候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取和分类。
R-CNN在准确度上取得了很好的表现，但速度较慢。
目标检测方法
目标检测方法人工智能的发展以及计算机技术的进步，使得计算机视觉技术应用于许多社会科学领域。
其中，目标检测技术，尤其是基于深度学习的目标检测技术，已经成为研究和应用的热点。
本文主要讨论目标检测技术，其目的是为了帮助读者了解目标检测的原理、算法和应用，为使用者提供参考。
二、目标检测技术简介目标检测技术，是一种辅助计算机进行图像识别的技术，指的是使用计算机软件来自动检测或确定图像中包含的目标。
是计算机视觉技术的重要组成部分。
其主要功能是将一张图片分割成多个目标区域，并将每个目标区域标记和确定其类别，以进行精确的目标检测。
三、基本原理目标检测技术的基本原理是基于检测框的滑动窗口法。
具体来说，目标检测技术先从图像中提取检测框，然后将图像分割成多个窗口，并依次将窗口中的内容与检测框内容进行比较，比较结果如果满足指定的要求，则表示窗口中包含目标，并将其输出。
四、基于深度学习的目标检测算法近年来，深度学习技术已经成为非常流行的人工智能技术，被广泛应用于各个领域。
因此，许多研究人员也将深度学习的技术运用于目标检测。
目前，诸如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、多任务框架（MT-CNN）等深度学习技术已经广泛应用于目标检测领域。
五、应用目标检测技术被广泛应用于各个领域，其中最常用的应用领域是视频监控、机器人、图像识别等。
比如在视频监控领域，可以使用目标检测技术实现视频角落检测，以及省电警报系统等功能；在机器人领域，可以通过检测机器人周围的环境，以及让机器人更好地规划行走路径；在图像识别领域，可以使用目标检测技术来检测出图像中的物体，以及确定其类别，并将类别的结果用于更高级的应用，如图像分类、图像检索等。
六、结论目标检测技术是计算机视觉技术中一项重要的技术，其基本原理是基于检测框的滑动窗口法，而基于深度学习的目标检测算法是最新的一种目标检测技术。
目标检测技术已被广泛应用于诸如视频监控、机器人、图像识别等领域，且可以用于更高级的应用，如图像分类、图像检索等。
图像中物体检测的算法原理
图像中物体检测的算法原理随着计算机视觉技术的日益发展，图像中物体检测成为了研究热点之一。
物体检测的主要目的是在图像中找出特定的物体并标注出其位置。
这项技术应用广泛，例如智能安防、自动驾驶、机器人感知等领域都有应用。
本文将介绍图像中物体检测的算法原理。
1. 图像中的物体检测方法图像中物体检测方法可以分为两大类：基于车架结构的方法和基于深度学习的方法。
前者主要包括背景差分算法、Haar执行器算法、基于形态学的方法等。
而后者因为其准确性和效率高，现在被广泛应用，本文将介绍基于深度学习的物体检测方法。
2. 卷积神经网络(CNN)的物体检测过程物体检测的第一步是图像的预处理。
CNN采用图像的降噪、对比度增强、图像缩放等前处理方法，使得模型在学习过程中可以更好地理解图像。
在CNN网络中，物体检测的第二步是通过卷积层和池化层对图像进行特征提取。
卷积层可以将输入图像的低级特征(例如边缘)转换为高级特征(例如纹理、形状等)，而池化层则通过将图像特征下采样来减少计算量，提高模型的计算效率。
CNN网络的下一步是通过分类器对特征映射进行分类，以找到图像中的物体。
传统的分类器使用支持向量机、决策树等机器学习算法，但是现在主流的分类器是使用回归网络和softmax分类器。
这些分类器对特征进行深入理解，能够准确地检测出物体的位置。
最后，根据分类器的输出结果，可以根据预定义的阈值确定是否存在物体。
如果存在物体，则通过边界框对物体进行标记。
3. 深度学习物体检测算法的发展早期，深度学习物体检测算法主要基于R-CNN(Region-based Convolutional Networks)模型。
该模型通过首先在图像中生成候选对象的边界框，然后用CNN来提取每个候选框的特征，并通过支持向量机对每个候选对象进行分类。
这种方法可以为每个类别生成多个候选对象，从而提高检测准确性。
然而，这种方法需要在原始图像的大量区域中生成候选对象并进行卷积计算，因此计算量大，计算速度较慢。
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图 1 液体杂质检测图像处理系统结构示意图 Fig. 1 Schematic of impurity detection system of liquid
1.2 液体杂质检测算法 液体杂质检测算法可以分成 4 个阶段, 如图 2 所示。图像预处理是运动目标区域只占图像的一小 部分时所必须的, 这样能够大大减小图像处理的运 算量, 因此区别图像的有效区域是该算法的第一步, 这样可以大大降低目标群和虚警率; 接下来是进行 背景抑制, 消除图像中临时静态的像素, 这样可以有 效提高图像的信噪比; 采用多阈值自动分隔算法来
i = 1 , 2, · · · , q − 1
t1 ti+1 N −1 (3)
wk (j, i)f (x − j, y − i)
(1) 出于自适应的目的, 采用根据图像统计特性来 确定各分割阈值的方法, 即 ti = m + ki σ k1 < k2 < · · · < kq i = 1, 2, · · · , q (4)
0 引言
随着工业化进程的快速发展, 在工业检测与测 量中越来越多地采用了智能化方法。利用机器视觉 来进行工业检测与测量, 是智能检测中常用的一种 方式, 尤其是依赖序列图像进行信号测量与检测, 在 很多领域中得到了应用。在药液杂质检测中, 当杂 质比较小时, 用肉眼进行杂质检测的可靠性和准确 性都不尽如人意, 因此, 进行点目标检测是液体杂质 检测系统的关键。通常解决这类问题有两种思路: 一是在图像序列的点目标检测中, 先进行跟踪再进 行检测 (TBD); 二是先检测再跟踪 (DBT)。TBD 法 根据多帧检测的思想 [1-3] , 将空间和时间信息整合 到多帧处理过程中, 对原始序列图像中的多个可能 轨迹进行跟踪, 再进行门限判决, 最终达到目标检测 的目的; DBT 算法则采用 “单帧检测和多帧确认” 的 策略, 先进行背景抑制, 然后对图像进行分割, 获取 疑似目标点, 再根据目标运动信息的帧间高相关性, 进行多帧图像的能量累积, 对单帧检测的结果迸行 跟踪判决。这样极大地减小了跟踪判决的难度, 因
第1期
宋绍京: 图像序列中点目标实时检测算法
51
能满足实时性要求, 因此采用协处理器的方式来加 快图像处理的速度, 满足系统的实时性要求, 系统结 构示意图如图 1 所示。系统由摄像头采集安瓿瓶液 体图像序列, 摄像头和工控机采用千兆网口来进行 连接, 工控机的主板上通过 PCIe 接口连接一块用现 场可编程逻辑门阵列 (FPGA) 开发的图像并行处理 协处理器, 以满足图像处理的实时性要求。
第1期
宋绍京: 图像序列中点目标实时检测算法
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(2) 基于移动目标中心及半径 r(r > Dmax ) 使 用前向 L 帧图像构造时空管道, 如图 4 所示。首 先设置当前帧图像区域中的 Sk 为时间管道的起 点, 以疑似目标的中心为中心, 以 r 为半径, 延伸至 (k + 1) 帧。如果疑似目标 fik+1 (x, y ) 出现在 k + 1 帧中, fik+1 (x, y ) 与 fik (x, y ) 的距离小于 r, 就把时间 管道的中心设为 fik+1 (x, y ); 如果疑似目标没有出现 在 (k + 1) 帧中, 时间管道就直接延伸至 (k + 2) 帧 寻找疑似目标。依照这样的模式, 时间管道可以延 伸至 (k + l) 帧。
式中: x = 0, 1, · · · , m − 1; y = 0, 1, · · · , n − 1; f 为 输入图像 (m × n); g 为预测图像; Wk = [wk (j, i)] 为 预测模型的权重矩阵; Sk 为当前背景的范围。 输入图像和预测图像的差值图像 e(x, y ) = f (x, y ) − g (x, y ) (2)
䁑䍳⟝㕈凵 㭞⭥䔏⫔䐖 㧈⺜㑞ⴆ䐖 㼁㑻, 䁂䋒㡅䄜 ⿳Ⱙェ㰄 䁑䍳㈷⤠ 䔏⫔䐖 㸿㾈㤙 䈓䐤㒄 䍳⨗䔏 ⭮䐖
㧈⺜㑞ⴆ䐖䐏 ヅ⭥䐖⤜㘘㻵, 䁂䋒㡅䄜ⴆ䐖
䄧⨞㾂⭥ⴆ䐖
图 3 峰值搜索算法示意图 Fig. 3 Peak searching algorithm
1.2.2 背景抑制 在液体图像序列中, 因为小目标在图像中呈点 状, 信噪比非常低, 想直接进行目标识别是有难度 的, 所以在目标检测之前, 为提高信噪比, 非常有必 要进行背景抑制。当前图像背景抑制可以分成两类:
时域处理和空域处理。时域处理使用连续帧进行背 景抑制, 具体的方法是使用图像相减和累加平均。 空域处理利用了目标和背景之间的不相关性, 典型 的算法是使用中值滤波、高通滤波器或者使用基于 已知模型的背景抑制。基于模型的背景抑制对于背
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上海第二工业大学学报
2014 年 第 31 卷
景的变化具有很好的适应性, 该方法描述如下: 如 果一个像素是背景, 它的灰度值可以通过周围的像 素进行预测; 如果一个像素是目标, 那么它和背景具 有比较差的相关性。如果使用周围的像素值来预测 当前像素的灰度值, 总的来说预测值和实际值还是 不一样的, 因此使用这个特征可以对背景进行抑制。 背景的抑制模型可以描述为 g (x, y ) =
宋绍京
(上海第二工业大学电子与电气工程学院, 上海 201209)
摘 要: 点目标检测在液体杂质检测中非常关键, 在分析现有图像点状目标检测算法的基础上, 研究了一种适用于
图像序列的运动点目标多阈值检测算法, 在背景抑制的基础上, 首先采用自适应多阈值分类的方法提取多类疑似目 标, 强化了各点状目标疑似的检测能力。在当前帧疑似目标的真伪无法判定时, 根据目标在相邻帧间的位置变化信 息构造相应的时空管道, 沿时空管道正向寻找可能出现的各类疑似目标, 并将其能量与当前帧疑似目标点的能量进 行加权求和后再进行门限判决。使用硬件并行预处理图像, 较好地解决了实时性问题, 满足系统实时性要求。对安 瓿瓶液体图像序列进行测试的结果表明, 该算法的效果令人满意。 关键词: 杂质检测; 液体图像序列; 点目标; 多阈值分类; 后向验证 中图分类号: TN911.7 文献标志码: A
此, 在算法复杂度和实现难易度两方面占有优势。 许多学者对红外弱小目标检测进行了研究 [4-8] , 但这些算法仅仅局限于红外图像, 因为红外图像具 有大面积、低频率和运动簇明显等特征。当将上述 算法用于对由明显目标组成的大量杂乱目标群进行 检测时, 其性能则不能令人满意, 尤其是当目标处在 具有低信噪比的图像中, 或者处在边缘具有弱对比 度的情况下, 而这些正是液体杂质检测中的典型特 征。单阈值分割对阈值是敏感的, 如果选择阈值过 小, 会导致虚警率过高; 如果选择阈值过大, 就会丢 失弱小目标。因此, 单阈值选择并不能给人以满意 的效果。为解决这个问题, 本文给出了一种新型的 多阈值分割并行处理算法, 经过安瓿瓶液体图像序 列测试, 证明该算法可以获得令人满意的效果。
第 31 卷 第 1 期 2014 年 3 月
上海第二工业大学学报 JOURNAL OF SHANGHAI SECOND POLYTECHNIC UNIVERSITY
Vol. 31 No. 1 Mar. 2014
文章编号: 1001-4543(2014)01-0050-05
图像序列中点目标实时检测算法
式中: m 为当前帧图像的均值; σ 为标准差; ki 为加 g (x, y ) 可以看成是当前背景像素的灰度值, 如果 像 素 (x, y ) 和 Sk 中 的 像 素 属 于 同 一 背 景, 那 么 e(x, y ) ≈ 0, 这样背景就得到抑制。 1.2.3 目标提取 经过背景抑制后, 大部分像素集中在低灰度值 区域, 仅有目标和小部分噪声分布在高灰度值区域。 为了能把目标从图像中提取出来, 最常使用的方法 是根据图像的信噪比, 使用阈值对图像进行二值化 处理, 高于阈值的像素被认为是潜在疑似目标。阈 值的选择对于处理的速度和目标的判别具有很强的 影响力, 如果阈值选择比较低, 过多的疑似目标就会 影响图像中目标提取的速度, 虚警率就会急剧增加; 如果阈值选择比较高, 检测性能就会降低, 甚至是丢 失真实目标。因此, 为了改善在图像中提取目标的 性能, 设计了一种新型的多阈值自适应分类器。 图像像素的灰度值的范围假设为 G = {0, 1, · · · , N − 1}, 分 割 阈 值 为 {t1 , t2 , · · · , tq ; (0 < t1 < t2 < · · · < tq < Q − 1)}。因 此 图 像 被 分 割 成 (Q + 1) 个 部 分, B = {b0 , b1 , · · · , bq ; (b0 < b1 < b2 < · · · < bq )} 代表了对应于阈值 q 的 权系数。 经 过 上 述 分 割 后, 图 像 中 的 像 素 点 被 分 为 (n + 1) 个类, f0 (x, y ) = b0 的这一类像素点将被认 为是单纯的噪声点从图像中滤除, 此时 {f1 (x, y ) = b1 , · · · , fi (x, y ) = bi , · · · , fq (x, y ) = bq } 的像素点构 成 n 类疑似目标集 (其中 f 和 b 对应该疑似目标点 所属的类), 疑似目标 fi (x, y ) 的下标越大表明该像 素点隶属目标点的程度越大, 因此所赋予的能量权 值 bi 也就越高。 1.3 时间管道和前向验证 基于上述多阈值分类方法, 前向验证将充分利 用图像序列中小目标的灰度值和位置的相关性。当 疑似目标在当前帧图像中不能完全确定时, 以当前 目标为基础, 在接下来的图像帧中以位置为基础对 所有的疑似目标在时间管道中一帧一帧地继续寻找 确认, 所有疑似目标的能量通过当前帧的加权求和, 然后再根据给定阈值来判定疑似目标是否是真实目 标。 假设当前帧疑似目标 fik (x, y ) 是待确认目标, 目 标检测可以通过下述步骤来完成。 (1) 根据目标属性、 移动速度、 平台抖动和帧频 来估算最大可能位移量 Dmax 。