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基于两阶段稀疏表示的稳健快速视觉跟踪

光学学报 2016年第12期36卷 176-182页

作者：刘文琢袁广林薛模根陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 陆军军官学院十一系安徽合肥230031

L1跟踪对局部遮挡具有较好的稳健性,但存在对模板中的离群信息比较敏感和计算速度慢的问题。针对这两个问题,提出了两阶段稀疏表示模型,并基于块坐标优化原理设计了相应的快速求解算法。在第一阶段,该算法利用局部约束线性编码,求解目... 详细信息

L1跟踪对局部遮挡具有较好的稳健性,但存在对模板中的离群信息比较敏感和计算速度慢的问题。针对这两个问题,提出了两阶段稀疏表示模型,并基于块坐标优化原理设计了相应的快速求解算法。在第一阶段,该算法利用局部约束线性编码,求解目标模板表示系数,在第二阶段,该算法利用软阈值操作,求解小模板表示系数。以粒子滤波为跟踪方法,结合提出的模型和算法实现了稳健快速的视觉跟踪。利用标准图像序列对提出的方法进行了验证,实验结果表明,提出的跟踪方法在稳健性和跟踪速度方面均优于现有跟踪方法。

关键词：机器视觉目标跟踪两阶段稀疏表示粒子滤波

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在线鲁棒判别式字典学习视觉跟踪

电子学报 2016年第4期44卷 838-845页

作者：薛模根朱虹袁广林陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 陆军军官学院十一系安徽合肥230031

传统子空间跟踪较好解决了目标表观变化和遮挡问题,但其仍存在对复杂背景下目标跟踪鲁棒性不足和模型漂移等问题.针对这两个问题,本文首先通过增大背景样本的重构误差和利用L1范数损失函数建立一种在线鲁棒判别式字典学习模型;其次,利... 详细信息

传统子空间跟踪较好解决了目标表观变化和遮挡问题,但其仍存在对复杂背景下目标跟踪鲁棒性不足和模型漂移等问题.针对这两个问题,本文首先通过增大背景样本的重构误差和利用L1范数损失函数建立一种在线鲁棒判别式字典学习模型;其次,利用块坐标下降设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新;最后,以粒子滤波为框架,结合提出的模板更新方法实现了鲁棒的视觉跟踪.实验结果表明:与IVT(Incremental Visual Tracking)、L1APG(L1-tracker using Accelerated Proximal Gradient)、ONNDL(Online Non-Negative Dictionary Learning)和PCOM(Probability Continuous Outlier Model)等典型跟踪方法相比,本文方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度.

关键词：视觉跟踪模板更新字典学习粒子滤波

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基于在线判别式字典学习的鲁棒视觉跟踪

电子与信息学报 2015年第7期37卷 1654-1659页

作者：薛模根朱虹袁广林陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 陆军军官学院十一系合肥230031

现有子空间跟踪方法较好地解决了目标表观变化和遮挡问题,但是它对复杂背景下目标跟踪的鲁棒性较差。针对此问题,该文首先提出一种基于Fisher准则的在线判别式字典学习模型,利用块坐标下降和替换操作设计了该模型的在线学习算法用于视... 详细信息

现有子空间跟踪方法较好地解决了目标表观变化和遮挡问题,但是它对复杂背景下目标跟踪的鲁棒性较差。针对此问题,该文首先提出一种基于Fisher准则的在线判别式字典学习模型,利用块坐标下降和替换操作设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新。其次,定义候选目标编码系数与目标样本编码系数均值之间的距离为系数误差,提出以候选目标的重构误差与系数误差的组合作为粒子滤波的观测似然跟踪目标。实验结果表明:与现有跟踪方法相比,该文跟踪方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。

关键词：视觉跟踪模板更新字典学习观测似然

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荒漠背景下红外偏振弱小目标检测方法研究

光子学报 2014年第10期43卷 124-130页

作者：薛模根刘晓诚刘晓杨钒偏振光成像探测技术安徽省重点实验室陆军军官学院光电技术与系统实验室合肥230031

针对荒漠背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于稳定性矩阵恢复和双窗滤波的荒漠红外偏振弱小目标检测方法.分析得出红外偏振Q参量图的背景相似性最高,采用改进型形态学滤波可以增强其背景相关性.检测时将Q图背景看成一个具有低秩... 详细信息

针对荒漠背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于稳定性矩阵恢复和双窗滤波的荒漠红外偏振弱小目标检测方法.分析得出红外偏振Q参量图的背景相似性最高,采用改进型形态学滤波可以增强其背景相关性.检测时将Q图背景看成一个具有低秩特性的矩阵,弱小目标看成是破坏其低秩性的冗余数据,建立稳定性矩阵恢复荒漠背景抑制数学模型,然后对背景抑制结果采用双窗滤波分割出目标,完成检测.实验结果证明了该方法的有效性和稳健性,具有较强的应用价值.

关键词：红外偏振目标检测荒漠背景抑制稳定性矩阵恢复双窗滤波器

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复杂环境下运动目标偏振成像检测方法研究

强激光与粒子束 2014年第9期26卷 21-26页

作者：薛模根刘晓诚偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 陆军军官学院光电技术与系统实验室合肥230031

针对低对比度、低信噪比等复杂环境下运动目标检测失检率较高的问题,提出了基于稳定性主成分寻踪的运动目标偏振成像检测方法。首先将预处理后的连续帧偏振图像组合成一个矩阵,依据帧间图像信息相关性,建立了稳定性主成分寻踪数学模型,... 详细信息

针对低对比度、低信噪比等复杂环境下运动目标检测失检率较高的问题,提出了基于稳定性主成分寻踪的运动目标偏振成像检测方法。首先将预处理后的连续帧偏振图像组合成一个矩阵,依据帧间图像信息相关性,建立了稳定性主成分寻踪数学模型,将该矩阵分解成低秩、稀疏,噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了帧间目标信息;再以低秩矩阵核范数与稀疏矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的稀疏矩阵;最后采用马尔科夫随机场滤除稀疏矩阵中的噪声。实验结果表明,该方法对复杂环境有很好的适应能力,且检测准确率优于其他算法。

关键词：运动目标检测偏振成像稳定性主成分寻踪马尔科夫随机场

一种用于光电立靶系统的线阵相机现场自标定方法

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光电工程 2016年第7期43卷 59-66页

作者：赵晓理周浦城薛模根陆军军官学院合肥230031 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031

针对线阵CCD立靶系统中线阵相机的标定问题,提出了一种现场自标定方法。首先,根据系统测量原理与光学成像原理建立系统线阵相机自标定模型;其次,利用基于局部区域效应的亚像素检测算法检测线阵图像中靶标特征边缘的像素位置;最后,根据... 详细信息

针对线阵CCD立靶系统中线阵相机的标定问题,提出了一种现场自标定方法。首先,根据系统测量原理与光学成像原理建立系统线阵相机自标定模型;其次,利用基于局部区域效应的亚像素检测算法检测线阵图像中靶标特征边缘的像素位置;最后,根据自标定函数模型,利用最小二乘法求解像素坐标与实际物理坐标之间的映射关系。整个标定过程既不用求解相机内外参数,也无需将相机与系统分离标定,有效降低了线阵相机标定的复杂度,提高了标定效率。实验结果表明,该方法具有较高精度,满足工程应用需要。

关键词：线阵CCD 自标定立靶亚像元检测

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夜视图像局部颜色传递算法

红外与激光工程 2015年第2期44卷 781-785页

作者：薛模根周浦城刘存超陆军军官学院军用光电技术与系统实验室安徽合肥230031 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到... 详细信息

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCb Cr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCb Cr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。

关键词：彩色夜视颜色传递图像分割非线性扩散

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分光型偏振成像探测系统校正研究

光学技术 2015年第1期41卷 11-15页

作者：尹成亮王峰袁宏武刘晓谢琛偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 陆军军官学院光电技术与系统实验室合肥230031

在分析系统响应非均匀性和非一致性的基础上,根据系统响应的线性特性,采用`两点校正法和基于辐射定标的方法对分光型偏振成像探测系统进行了校正,利用偏振测量装置测量了系统校正前后的精度,并开展了成像探测试验。结果表明,该方法有效... 详细信息

在分析系统响应非均匀性和非一致性的基础上,根据系统响应的线性特性,采用`两点校正法和基于辐射定标的方法对分光型偏振成像探测系统进行了校正,利用偏振测量装置测量了系统校正前后的精度,并开展了成像探测试验。结果表明,该方法有效地提高了系统解析偏振信息的精度,丰富了偏振图像的细节信息。

关键词：非一致性校正非均匀性校正偏振成像

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判别稀疏表示鲁棒快速视觉跟踪

中国图象图形学报 2017年第6期22卷 815-823页

作者：刘文琢袁广林薛模根陆军军官学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 陆军军官学院十一系合肥230031

目的 L1跟踪对局部遮挡具有良好的鲁棒性,但存在易产生模型漂移和计算速度慢的问题。针对这两个问题,该文提出了一种基于判别稀疏表示的视觉跟踪方法。方法考虑到背景和遮挡信息的干扰,提出了一种判别稀疏表示模型,并基于块坐标优化原理... 详细信息

目的 L1跟踪对局部遮挡具有良好的鲁棒性,但存在易产生模型漂移和计算速度慢的问题。针对这两个问题,该文提出了一种基于判别稀疏表示的视觉跟踪方法。方法考虑到背景和遮挡信息的干扰,提出了一种判别稀疏表示模型,并基于块坐标优化原理,采用学习迭代收缩阈值算法和软阈值操作设计出了表示模型的快速求解算法。结果在8组图像序列中,该文方法与现有的4种经典跟踪方法分别在鲁棒性和稀疏表示的计算时间方面进行了比较。在鲁棒性的定性和定量比较实验中,该文方法不仅表现出了对跟踪过程中的多种干扰因素具有良好的适应能力,而且在位置误差阈值从0~50像素的变化过程中,其精度曲线均优于实验中的其他方法;在稀疏表示的计算时间方面,在采用大小为16×16和32×32的模板进行跟踪时,该文算法的时间消耗分别为0.152 s和0.257 s,其时效性明显优于实验中的其他方法。结论与经典的跟踪方法相比,该文方法能够在克服遮挡、背景干扰和外观改变等诸多不良因素的同时,实现快速目标跟踪。由于该文方法不仅具有较优的稀疏表示计算速度,而且能够克服多种影响跟踪鲁棒性的干扰因素,因此可以将其应用于视频监控和体育竞技等实际场合。

关键词：机器视觉目标跟踪判别稀疏表示前馈神经网络粒子滤波