宁波大学信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
为了更好地设计和评估图像拼接算法,提出一种面向颜色校正的拼接图像质量评价方法。该方法利用现有的颜色校正算法和拼接算法建立了含有5种色差的拼接图像库;分别从拼接前图像序列和拼接图像中提取4个特征,将4个特征进行融合后,通过支持向量回归算法建立特征与质量之间的关系模型,预测色差拼接图像质量。实验结果表明,所提方法可以有效评估色差拼接图像的质量。
成像系统 色差拼接图像 质量评价 色彩相似性 特征相似性 尺度不变特征变换 视觉显著分数 激光与光电子学进展
2019, 56(3): 031102
针对采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征无法实现对运动目标的准确定位这一问题, 提出了一种利用改进背景加权增强直方图显著性的鲁棒Mean-Shift跟踪算法。在传统Mean-Shift的框架下, 通过计算目标和背景特征直方图bin值, 得到两者特征显著性大小, 将其代入传统相似性度量中, 定义新的背景加权系数, 进而更好地提高目标与背景的区分度, 减少背景信息对目标定位的干扰。通过算法改进前后的实验结果以及跟踪误差和正确跟踪率的比较发现,跟踪效果得到明显改善。
目标跟踪 Mean-Shift算法 特征显著性 特征相似性 target tracking Mean-Shift algorithm feature saliency feature similarity
1 空军工程大学电讯工程学院，西安 710077
2 中国人民解放军63751部队技术室，西安 710028
针对粒子滤波算法中粒子退化问题，提出一种基于粒子分组优化的自适应跟踪算法。在传统粒子滤波算法的基础上，分别从特征直方图的建立和粒子重采样策略两个角度进行改进。综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析，选取能够最大程度区分前景目标和背景的特征，并以此区分度作为权值确定直方图中所选特征的区间数。通过实时分析粒子间相对空间分布位置，建立一种新的粒子重采样策略，采用复制、线性组合、淘汰等不同形式对粒子的数量和分布位置进行自适应调整, 使得粒子性能得到优化。实验仿真结果验证了所提算法的有效性。
图像目标跟踪 粒子滤波算法 粒子分组优化 重采样策略 特征显著性 特征相似性 image target tracking particle filter algorithm particle grouped optimization resampling strategy feature conspicuousness feature similarity
