【摘 要】
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该文论述了一种基于图像序列的预测校正的目标识别与跟踪算法,该算法利用帧序列之间的相关性和多种降噪方法.在对帧进行基本的图像增强之后,该算法采用差影法、二值化、投影
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该文论述了一种基于图像序列的预测校正的目标识别与跟踪算法,该算法利用帧序列之间的相关性和多种降噪方法.在对帧进行基本的图像增强之后,该算法采用差影法、二值化、投影的方法作为识别目标的基本方式.在识别过程中,该文提出了使用多帧叠加并进行曲线拟合的方法来去除噪声,该方法能够在无人干预下自动识别出目标.目标跟踪利用了识别过程中提供的目标信息,比如灰度、大小、位置等.算法首先根据目标的历史位置预测下一帧的可能位置,由此,计算过程可在以"可能位置"为中心的一个小视窗中进行.论文采用使背景和目标分离的双重邻域进行校正,大大提高了识别的准确率.除此之外,论文还为整个跟踪过程附加了一个异常处理,以提高系统的稳定性.论文在算法设计的基础上进行了仿真程序的设计与开发,通过仿真程序验证整个算法是可行的,实现了实时跟踪.
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