针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性，提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模，将预处理后的图像与背景图像进行差分操作；其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断，以增强差分图的对比度；随后利用此特征改进最大熵阈值分割，采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权，并选择出一个合适的阈值使熵值最大化，使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰；最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计，并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除，以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明，新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测，其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%，平均错误分类误差值为0.006 4，具有一定的实用价值。

针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法.当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪.实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求.

针对传统无参考图像质量评价方法计算复杂、难以应用的问题，提出一种简单、直接的小波高频结构相似性的无参考高斯图像质量评价方法。该方法根据自然图像同尺度高频子带间结构相似度(SSIM)随着失真程度的增加而降低的性质，利用小波变换获取图像的同尺度不同方向的三个高频分量，通过分别计算图像高频子带间的峰值信噪比(PSNR)与结构相似度得出图像高频结构差异作为最终的图像客观评价指数。通过与三个公开图像数据库实验验证可知，提出的方法与主观评价具有较好的一致性，并且算法结合了物理意义明确的峰值信噪比与结构相似度，比传统方法算法运行更为简单快捷，评价一幅图像只需0.2s左右，具有良好的实用性。

针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优，从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题，提出一种改进的带经验因子的BPSO算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新，从而引导粒子寻优。为避免粒子对历史信息的过度依赖，算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节，最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响。仿真实验结果表明，与经典BPSO算法以及相关改进算法相比，新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上，都能达到更好的效果。