【摘 要】
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该文主要研究图像序列运动目标的二维自寻的跟踪处理技术,其中包括准三维的或纯二维的两种算法.动态模型对目标图象动态特性描述的准确性是实现运动目标跟踪的关键.该文在透
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该文主要研究图像序列运动目标的二维自寻的跟踪处理技术,其中包括准三维的或纯二维的两种算法.动态模型对目标图象动态特性描述的准确性是实现运动目标跟踪的关键.该文在透视投影成象条件下,通过分析目标特征象点的固有特性:象点是象空间的一个3D空间点,同时又是象平面的2D象点,它有相对于象平面独立的空间运动规律,又有无法摆脱的必须在象平面这一强约束,建立了被跟踪象点(形心、质心或关键部位)的准三维运动模型.根据透视投影成象模型和3D刚体运动的物理性质,该文还建立了仅分析被跟踪象点(形心、质心或关键部位)在图像序列里的二维运动建立了线性纯二维运动模型,应用卡尔曼滤波理论推导出图象序列纯二维自寻的卡尔曼滤波跟踪算法.通过模拟图象序列和真实图象序列仿真实验证明,图象序列准三维自寻的卡尔曼滤波跟踪算法具有良好的抗丢失、抗遮挡和抗机动的鲁棒性能,适用于复杂背景条件下各种运动复杂度的目标跟踪;而图象序列纯二维自寻的卡尔曼滤波跟踪算法也可以实现运动目标的寻的跟踪,同时也有抗遮挡、抗丢失和抗机动性能,但性能较差,跟踪精度也较差.2D3D3D3D3D
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