img=imread('Lena.bmp');
[m,n]=size(img);
tmp=zeros(m+2,n+2);
tmp(2:m+1,2:n+1)=img; %扩展图像边缘1个像素
Ix=zeros(m+2,n+2); Iy=zeros(m+2,n+2);
Ix(:,2:n+1)=tmp(:,3:n+2)-tmp(:,1:n); % x方向上的差分
Iy(2:m+1,:)=tmp(3:m+2,:)-tmp(1:m,:); % y方向上的差分
Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).^2;
Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).^2;
Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1);
h=fspecial('gaussian',[7 7],2); %生成高斯滤波器，消弱噪声的影响
Ix2=filter2(h,Ix2); %滤波
Iy2=filter2(h,Iy2);
Ixy=filter2(h,Ixy);
R=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
M=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; %构造Hessian矩阵
R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M))^2; %角点判定公式
end
end
Rmax=max(max(R));
loc=[]; %记录角点位置
tmp(2:m+1,2:n+1)=R; %扩展图像边缘1个像素
for i=2:m+1
for j=2:n+1
if tmp(i,j)>0.01*Rmax %要求矩阵R中的每个元素值大于0.01倍的最大值sq=tmp(i-1:i+1,j-1:j+1);
sq=reshape(sq,1,9);
sq=[sq(1:4),sq(6:9)];
if tmp(i,j)>sq %局部非极大值抑制
loc=[loc;[j-1,i-1]];
end
end
end
end
%以下代码显示获取的Harris角点
X=loc(:,1);
Y=loc(:,2);
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图')
subplot(1,2,2);
imshow(img);
title('角点检测') hold on
plot(X,Y,'*','color','g'); hold off
交通道路标志牌检测与识别综述 一、背景综述 随着社会科技不断发展和进步，车辆已经普及到国内大部分家庭。汽车的普及极大方便了人们的出行、生活和工作，同时也不可避免的产生了很多的交通问题。据公安部交通管理局统计，2014年1月至10月，全国共发生道路交通事故426378起，造成87218人死亡、391752人受伤，直接财产损失20.2亿元。交通安全问题成为人们日常生活中最常见的问题之一，受到了政府、科研机构以及汽车生产厂家的高度重视。 解决交通安全问题的途径之一是准确、有效地设立道路交通标志，为驾驶员提供丰富的禁令、警告、指示等信息，从而起到减少交通事故的作用。为了确保交通标志的信息能够及时、准确地传达，交通标志自动识别系统(Traffic Sign Recognition,TSR)受到了各国学者的关注，其主要功能表现在以下几个方面： (1)用于驾驶辅助。交通标志识别的概念最早就是作为驾驶辅助工具被提出的。TSR系统在识别出交通标志后，可对驾驶员进行语音或视频等方式的提醒，甚至可以在必要的时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。 (2)用于交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境(如风吹雨淋)及人为因素(如涂抹)影响，难免出现褪色、变形甚至坠落失踪现象，需要进行定期检查维护。通常，这一工作需安排专人专岗，工作量巨大且很难保证实时性和准确性。显然，一个有效的TSR系统是完成这一工作的理想方案。 (3)用于无人驾驶技术。无人驾驶汽车在近年来受到了越来越多的关注。从上世纪90年代起，国内外相继研发出了一系列无人驾驶汽车，其智能化逐渐提高，能够自动规划路线，避让障碍物等。使无人驾驶汽车具备辨认交通标志的能力显然是使其实用化的一个重要步骤。 TSR在计算机领域中是一个非常重要的分支研究领域，而图像检测以及处理是其主要手段，这是一个难度比较大的实景图形识别问题。在车载视觉系统中，如何有效地识别道路交通标志是一个非常重要的研究课题。 TSR包括三个重要模块：图像复原、标志检测、标志分类。交通标志的外观
两个指定顶点之间的最短路径 问题如下：给出了一个连接若干个城镇的铁路网络，在这个网络的两个指定城镇间，找一条最短铁路线。 以各城镇为图G 的顶点，两城镇间的直通铁路为图G 相应两顶点间的边，得图G 。对G 的每一边e ，赋以一个实数)(e w —直通铁路的长度，称为e 的权，得到赋权图G 。G 的子图的权是指子图的各边的权和。问题就是求赋权图G 中指定的两个顶点00,v u 间的具最小权的轨。这条轨叫做00,v u 间的最短路，它的权叫做00,v u 间的距离，亦记作),(00v u d 。 求最短路已有成熟的算法：迪克斯特拉（Dijkstra ）算法，其基本思想是按距0u 从近到远为顺序，依次求得0u 到G 的各顶点的最短路和距离，直至0v （或直至G 的所有顶点），算法结束。为避免重复并保留每一步的计算信息，采用了标号算法。下面是该算法。 (i) 令0)(0=u l ，对0u v ≠，令∞=)(v l ，}{00u S =，0=i 。 (ii) 对每个i S v ∈（i i S V S \=），用 )}()(),({min uv w u l v l i S u +∈ 代替)(v l 。计算)}({min v l i S v ∈，把达到这个最小值的一个顶点记为1+i u ，令}{11++=i i i u S S 。 (iii). 若1||-=V i ，停止；若1||- Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.doczj.com/doc/e1416753.html,/journal/airr https://www.doczj.com/doc/e1416753.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/e1416753.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/e1416753.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/e1416753.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。 function [c0,c,path0,path]=dijkstra(s,t,C,flag) % Use the Dijkstra's algorithm to find the shortest path from % s to t and can also find the shortest path between s and all % the other points. % Reference: Graph Theory with Applications by J. A. Bondy and % U. S. R. Murty. % Input -- s is the starting point and also is the point s. % -- t is the given terminal point and is the point t. % -- C \in R^{n \times n}is the cost matrix, where % C(i,j)>=0 is the cost from point i to point j. % If there is no direct connection between point i and % j, C(i,j)=inf. % -- flag: if flag=1, the function just reports the % shortest path between s and t; if flag~=1, the % function reports the shortest path between s and t, % and the shortest paths between s and other points. % Output -- c0 is the minimal cost from s to t. % -- path0 denotes the shortest path form s to t. % -- c \in R{1\times n} in which the element i is the % minimal cost from s to point i. % -- path \in R^{n \times n} in which the row i denotes % the shortest path from s to point i. % Copyright by MingHua Xu(徐明华), Changhzou University, 27 Jan. 2014. s=floor(s); t=floor(t); n=size(C,1); if s<1 || t < 1 || s > n || t > n error(' The starting point and the terminal point exceeds the valid range'); end if t==s disp('The starting point and the terminal point are the same points'); end label=ones(1,n)*inf; label(s)=0; S=[s]; Sbar=[1:s-1,s+1:n]; c0=0; path=zeros(n,n); path(:,1)=s; c=ones(1,n)*inf; parent=zeros(1,n); i=1; % number of points in point set S. while i 角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6) 图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵： 学号： 课程设计 题目Dijkstra算法的MATLAB实现 学院信息工程学院 专业通信工程 班级 姓名 指导教师 2012 年 1 月9 日 课程设计任务书 学生姓名：专业班级：通信 0901班 指导教师：工作单位：信息工程学院 题目: Dijkstra算法的MATLAB实现 初始条件： （1）MATLAB应用软件的基本知识以及基本操作技能 （2）高等数学、线性代数等基础数学中的运算知识 （3）数据结构里面关于Dijkstra算法的基本原理和思想 要求完成的主要任务: 必做题：采用MATLAB选用适当的函数或矩阵进行如下计算 （1）极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程； （2）矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算； （3）多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算。 选做题：Dijkstra算法的MATLAB实现 时间安排： 第一周，安排任务地点：鉴主17楼实验室 第1-17，周仿真设计地点：鉴主13楼计算机实验室 第18周，完成答辩，提交报告地点：鉴主17楼实验室 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月 目录 摘要................................................................................................................................. I Abstract ......................................................................................................................... II 1 MATLAB的基本运算 .. 0 1.1 基础微积分计算 0 1.1.1 极限的基本运算 0 1.1.2 微分的计算 0 1.1.3 积分的计算 (1) 1.1.4 级数的运算 (1) 1.1.5 求解代数微分方程 (1) 1.1.6 求解常微分方程 (2) 1.2 矩阵的基本运算 (2) 1.2.1 矩阵的最大最小值 (2) 1.2.2 矩阵的均值方差 (3) 1.2.3 矩阵的转置和逆 (3) 1.2.4 矩阵的行列式 (3) 1.2.5 矩阵特征值的计算 (3) 1.2.6 矩阵的相乘 (4) 1.2.7 矩阵的右除和左除 (4) 1.2.8 矩阵的幂运算 (4) 1.3 多项式的基本运算 (4) 1.3.1 多项式的四则运算 (4) 1.3.2 多项式的求导、求根、求值运算 (5) 1.3.3 多项式的部分分式展开 (5) 1.3.4 多项式的拟合 (5) 1.3.5 多项式的插值运算 (6) 2关于Dijkstra的问题描述 (6) 2.1问题的提出 (6) 2.2 Dijkstra算法的算法思想 (7) 2.3 Dijkstra算法的算法原理 (7) 3 Dijkstra算法的设计分析 (8) 3.1 Dijkstra算法部分的设计分析 (8) 3.2 程序主体的设计分析 (9) 4程序源代码与算法思想 (10) 4.1 文件isIn.m的源代码 (10) 4.2 文件default_dat.m的源代码 (11) 4.3 文件input_dat.m的源代码 (11) 4.4 文件menu.m的源代码 (11) 4.5 文件dijkstra.m的源代码 (13) 5 测试报告 (16) 6 心得体会 (17) 7 参考文献 (18) 1．原始视频的特征提取 (1)光流场 光流场是空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度。它利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来研究图像的灰度在时间上的变化与场景巾物体结构及其运动的关系。光流法通常假设相邻帧的图像差异非常小，从而获取对真实运动场的近似估计【31。它不用预知任何先验知识，即能提供有关运动速度及图像中运动区域的简洁描述，适用于摄像机运动的情形。但光流法易受噪声及光照变化的影响，且计算较为复杂，很难用于实时的视频监控系统。 (2)点轨迹 目标的运动轨迹也可以作为特征，从而大致推断出目标运动所属的行为类别。但图像平面上的轨迹对平移、旋转和缩放等变换比较敏感，因此在大多情形下，此特征显得不够可靠。常用的替代特征表达有轨迹速度、时空曲率等【4，51。运动轨迹的获取比较依赖于精确的跟踪算法。从原始视频中提取点轨迹特征同样容易受到噪声、遮挡及混乱背景等的影响。(3)人体形状表达 在摄像机固定的情形下，假设背景已知，通过背景剪除法可以很容易得到运动人体形状。基于全局、边界及骨架等的描绘子都可以用来表达人体形状。全局方法16,71如剪影、矩等是在整体形状区域内计算描绘子，而边界方法仅考虑形状轮廓【8l，骨架i方法则是用一组lD 骨架曲线代表一个复杂的人体形状，比如中轴变换[91等。 (4)滤波器响应 空时滤波器响应是一个广义上的分类。Zhang等【lo】存时间轴上计算高斯导数，将滤波器响应较高的区域作为运动区域。LaptevI¨1利用一组空时高斯导数滤波器将Harris角点检测扩展应用于三维的视频数据从而检测出空时兴趣点。这类方法大都基于简单的卷积操作，运算快速而简便。当视频分辨率较低的情形下，提取光流或剪影特征较为困难，利用滤波器响应特性可以从视频数据中提取有效的底层特征。 2．低层特征的描述与识别 我们将低层特征的描述与识别方法分为三类①：非参数方法、空时体方法和参数时序法，分别对现有方法进行归类，并作一个简短的综述。 2．1非参数方法 (1)模板匹配法 这类方法需要对每种行为的特征建立相应的模板，将获取的特征数据与模板相匹配，通过计算两者之间的相似度进行识别。Polana和Nelson[4刀将整个序列分解为多个周期行为，利用二维网格特征识别各种行为。Bobick和Davis[391将图像序列转换为运动能量图像(膨酣)和运动历史图像(朋m)模板，MEI反映运动覆盖的范围及强度，而MHI反映运动在时间上的变化情况。Weinland等【拍】提出运动历史体积(MHV)模板，从多个视角重建目标并将其投影到圆柱坐标系，提取Fourier变换特征以描述行为。Wang和Suter[451也将整个行为过程融合为基于轮廓的平均运动形状(MMS)和基于运动前景的平均运动能量(彳^扭)两个模板。模板匹配法计算复杂度低、实现简单，但它本身无法描述动态系统，也不能完全反映数据在空问上的分布属性，具有一定的局限性。而且不同行为之间执行速率的不同、噪声、光照等因素都会影响模板匹配的准确性。 (2)目标建模法 行为可以通过建立人体动态表观模型进行描述。常见的人体模型有棍图模型【109]、2D模型例及3D模型51。3D人体建模是最常用的人体结构表征方法，通过跟踪人体模型中主要 Dijkstra算法是寻找最短路径的一种搜索算法，由荷兰科学家提出。 1)算法思想：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v 到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 2)算法步骤： a.初始时，S只包含源点，即S＝{v}，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点， 即:U={其余顶点}，若v与U中顶点u有边，则 过程如下： 在网上搜索一些版本的Matlab实现方法，感觉都有些毛病。经过修改，得到比较好的效果。[cpp]view plain copy 1.function [ distance path] = Dijk( W,st,e ) 2.%DIJK Summary of this function goes here 3.% W 权值矩阵 st 搜索的起点 e 搜索的终点 4.n=length(W);%节点数 5. D = W(st,:); 6.visit= ones(1:n); visit(st)=0; 7.parent = zeros(1,n);%记录每个节点的上一个节点 8. 9.path =[]; 10. 11.for i=1:n-1 最短路径—Dijkstra算法 Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。 问题描述：在无向图G=(V,E) 中，假设每条边E[i] 的长度为w[i]，找到由顶点V0 到其余各点的最短路径。（单源最短路径） 2.算法描述 1)算法思想：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S 中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 2)算法步骤： a.初始时，S只包含源点，即S＝{v}，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，即:U={其余顶点}，若v与U中顶点u有边， 则 第一章插值方法 1.1Lagrange插值 1.2逐步插值 1.3分段三次Hermite插值 1.4分段三次样条插值 第二章数值积分 2.1 Simpson公式 2.2 变步长梯形法 2.3 Romberg加速算法 2.4 三点Gauss公式 第三章常微分方程德差分方法 3.1 改进的Euler方法 3.2 四阶Runge-Kutta方法 3.3 二阶Adams预报校正系统 3.4 改进的四阶Adams预报校正系统 第四章方程求根 4.1 二分法 4.2 开方法 4.3 Newton下山法 4.4 快速弦截法 第五章线性方程组的迭代法 5.1 Jacobi迭代 5.2 Gauss-Seidel迭代 5.3 超松弛迭代 5.4 对称超松弛迭代 第六章线性方程组的直接法 6.1 追赶法 6.2 Cholesky方法 6.3 矩阵分解方法 6.4 Gauss列主元消去法 第一章插值方法 1.1Lagrange插值 计算Lagrange插值多项式在x=x0处的值. MATLAB文件：（文件名：Lagrange_eval.m）function [y0,N]= Lagrange_eval(X,Y,x0) %X,Y是已知插值点坐标 %x0是插值点 %y0是Lagrange插值多项式在x0处的值 %N是Lagrange插值函数的权系数 m=length(X); N=zeros(m,1); y0=0; for i=1:m N(i)=1; for j=1:m if j~=i; N(i)=N(i)*(x0-X(j))/(X(i)-X(j)); end end y0=y0+Y(i)*N(i); end 用法》X=[…];Y=[…]; 》x0= ; 》[y0,N]= Lagrange_eval(X,Y,x0) 1.2逐步插值 计算逐步插值多项式在x=x0处的值. MATLAB文件：（文件名：Neville_eval.m）function y0=Neville_eval(X,Y,x0) %X,Y是已知插值点坐标 %x0是插值点 %y0是Neville逐步插值多项式在x0处的值 m=length(X); P=zeros(m,1); P1=zeros(m,1); P=Y; for i=1:m P1=P; k=1; for j=i+1:m k=k+1; SUSAN检测算法 检测算法概述 概述 概述 SUSAN算法是1997年英国牛津大学的Smith等人提出的一种处理灰度图像的方法。探测算子的基本原理是：与每一图像点相关的局部区域具有相同的亮度。下面介绍SUSAN角点检测准则。 1SUSAN算子 将位于圆形窗口模板中心等待检测的象素点称为核心点。假设图像中无纹理存在，称与核心点具有一样的灰度值的区域为USAN（Univalue Segment Assimilting Nucleus）。 图(1)给出了USAN的三种典型形状： 图(1) 由图(1)可以清楚的看到，当核心点位于USAN区域内时，USAN区域面积最大；当核心点位于边 缘时，USAN区域相当于整个领域面积的一半；当核心点的USAN区域最小时，核心点是角点。利用这个原理，Smith等人提出了最小核心值相似区域 (SUSAN，Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus )的角点检测算法。 SUSAN算子使用的是圆形模板进行角点检测，一般使用的模板的半径为3~4个像素，如图(2)所示。 图(2) SUSAN圆形模板 将模板中的各点亮度与核心点的亮度利用下面的函数进行比较， (1) 在上式中 为图像中像素 的灰度值， t为灰度差别的阈值， 为模板中心的像素， 为其他的像素， C为比较函数。模板中所有的像素都用这个函数进行比较，然后 计算 出函数C的和值n。 (2) 和值n就是USAN(univalue segment assimilating nucleus)区域的像素个数，就是USAN区域的面积，然后把这个面积和几何阈值进行比较，得到最后的响应函数： (3) 上式中，R为响应函数，g为阈值，通常在探测角点时取值为1/2模板的像素个数，当采用7×7的模板时，g=37×1/2。 Harris角点检测算法编程步骤及示例演示 也不说那么多废话了，要介绍啥背景意义之类的，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点了，还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的，反正就是检测这些点。 简单将Harris角点检测算法的思想说下，就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。（1）如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化； （2）如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化； （3）如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。 下面给出具体数学推导： 设图像窗口平移量为（u,v）,产生的灰度变化为E(u,v), 有E(u,v)=sum[w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2],其中w(x,y)为窗口函数， I(x+u,y+v)为平移后的灰度值，I(x,y)为平移前的灰度值。 有泰勒公式展开可得： I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2); Ix,Iy分别为偏微分，在图像中为图像的方向导数. 因此E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2)]^2], 可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v]^2],即 E(u,v)=[u,v][Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2][u,v]T 令M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2]，因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了，令M其特征值为x1,x2; 当x1>>x2或者x2>>x1，则检测到的是边缘部分； 当x1,x2都很小，图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化. 当X1,X2都很大时且相当，检测到的是角点。 编程时用x1,x2不方便，因此定义角点响应函数; R=det(M)-k(trace(M))^2; 其中det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹。 下面给出更具数学公式实际编程的步骤： 1.利用水平，竖直差分算子对图像的每个像素进行滤波以求得 Ix,Iy,进而求得M中的四个元素的值。 M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2] 2.对M的四个元素进行高斯平滑滤波，为的是消除一些不必要 的孤立点和凸起，得到新的矩阵M。 3.接下来利用M计算对应每个像素的角点响应函数R，即： R=det(M)-k(trace(M))^2; 也可以使用改进的R： R=[Ix^2*Iy^2-(Ix*Iy)^2]/(Ix^2+Iy^2);里面没有随意给定的参数k，取值应当比第一个令人满意。 4.在矩阵R中，同时满足R(i,j)大于一定阈值threshold和R(i,j) 图像配准是对取自不同时间，不同传感器或者不同视角的同一区域的两幅或者多幅图像进行匹配叠加的过程。随着技术手段的不断发展，人们对图像配准的要求也越来越离。包括配准方法的鲁棒性、算法的难易程度、算法的自主性等都是考量算法的指标。图像配准的方法中，有人提出过被广泛认同的四个巧骤： a．特征空间的选择 特征空间是指将运用到配准中元素的集合。特征空间包括很多方面，比如像素值，比如点、线，或者平面甚至是曲面。 b．搜索空间 搜索策略是指一系列配准变换操作的集合。搜索空间是建立在几何形变基础上的。而几何形变一般包括全局的和局部的几何形变。典型的全局变形包括平移，缩放，扭曲等变形以及它们的组合。而局部形变，对变换参数要求比较苛刻，因为某一套变换参数只能作用在局部形变区域，而其余区域需采用插值技术补充。然而，另外的变形区域则需要另外的变换参数去表述。在一般的处理中，我们将变换模型看成是一种先验知识。不然则需要考量所有的变换模型。 c．搜索策略 搜索策略是实施变换的依据。它的存在是为了找寻变换模型的最优解。常用的搜索策略有松弛模型法、牛顿法和共扼梯度法。 d．相似性度量 相似性度量是对采用的变换模型的评价。相似性度量主要是采用参考图像和配准图像之间的共有的特征之间的差异比较的方法来评价配准的情况。这其中的差异可以包括点位的误差，或者是灰度值相关的差异，还可以是在变换域之间的差异值等等。最常见的相似性度量是检测特征的欧氏距离。 上述的几个步骤构成了图像配准的基本框架。许许多多的算法充斥其中产生了种类繁多的配准方法。下面主要介绍下几种典型的配准算法。目前典型的配准算法中大致可分成基于灰度、基于特征和基于模型的方法。 基于灰度的配准算法 基于灰度的算法中，重点是对图像配准的过程上，而不是特征集的选择 图论实验三个案例 单源最短路径问题 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是，设置一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v 是图中的一个顶点，记()l v 为顶点 v 到源点v 1的最短距离， ,i j v v V ?∈，若 (,)i j v v E ?，记i v 到j v 的权ij w =∞。 Dijkstra 算法： ① 1{}S v =,1()0l v =；1{}v V v ??-,()l v =∞,1i =,1{}S V v =-； ② S φ=，停止，否则转③； ③ ()min{(),(,)} j l v l v d v v =， j v S ∈，v S ?∈； ④ 存在 1 i v +，使 1()min{()} i l v l v +=，v S ∈； ⑤ 1{} i S S v +=， 1{} i S S v +=-，1i i =+，转②； 实际上，Dijkstra 算法也是最优化原理的应用：如果12 1n n v v v v -是从1v 到 n v 的最短路径，则 12 1 n v v v -也必然是从1v 到 1 n v -的最优路径。 在下面的MATLAB 实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第i 行第j 行元 素表示顶点i v 到j v 的权ij w ，若i v 到j v 无边，则realmax ij w =，其中realmax 是 MATLAB 常量，表示最大的实数+308)。 function re=Dijkstra(ma) 角点检测算法综述 范娜，俞利，徐伯夏 （中国航天科工集团第三研究院8357所天津300308） 摘要：角点作为图像的一个重要特征，它保留了图像绝大部分的特征信息。角点在三维场景重建、运动估计、目标跟踪以及图像配准与图像匹配等计算机视觉领域有着重要的作用。本文对角点检测算法的类别进行总结，对各类算法进行了详细介绍，并对近几年来各类算法发展与改进进行了总结。 关键词：特征信息；计算机视觉；角点检测 Survey of Corner Detection Algorithms FAN Na, YU Li, and XU Bo-xia (The 8357 Research Institute of the Third Research Academy of CASIC Tianjin 300308) Abstract：As a more important feature of image, corner contains voluminous information of image features.In the domain of computer vision, such as three-dimensional reconstruction, motion estimation, object tracking, image registration and image matching, corner of image play an important role.this paper attempt to summarize and detailedly introduce corner detection algorithms, and summarize the developments of these algorithms in recent years. Key words: Feature Information；Computer Vision；Corner Detection 1 引言 角点并没有明确的定义，一般将图像中亮度变化剧烈的点或图像边缘上曲率取极大值的点认为是角点。从形态上来说，角点包括L、T、Y、X和箭头型角点等。角点作为图像的重要特征，保留了图像的绝大部分的特征信息，又有效地减少了信息的数据量，从而有效地提高了运算速度以及匹配的可靠性。总结现有的角点检测算子的评价方法，总体上有以下几个标准[1]： (1)稳定性：即同一场景图像在亮度、对比度等因素变化的情况下，检测出的角点数目及位置应当稳定 (2)可靠性：即在算子的可变参数改变情况下，不影响生成的角点的质量，只改变检测出角点的数目；检测到的角点具有平移、旋转、伸缩不变性 (3)鲁棒性：即算法的抗噪性能，在一定的噪声干扰下，算子仍然具有很强的角点检测能力 (4)准确性：主要指不发生误检测以及角点位置定位准确 (5)高效性：是指算法的计算速度快慢，算法速度必须足够快以满足图像处理系统的要求 经过几十年的研究与探索，产生了许多检测角点的方法，但大致可以分为四类：基于灰度图像的角点检测算法、基于二值图像的角点检测算法、基于边缘特征的角点检测算法以及支持矢量机角点检测算法。本文中 基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状 （1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国目标跟踪相关研究综述
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