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红外图像二值化分割是对红外图像进行分析和理解的关键,图像二值化分割的质量,直接关系到图像的后期处理,结合红外图像对比度低、分辨潜力差、分辨率低等自身特点,提出一种基于局部灰度梯度值和全局化阈值面相结合的二值化分割算法。
在目标跟踪领域基于模板相关匹配的跟踪算法是一种非常实用而且有效的方法,但是由于目标表面在运动过程中经常会发生变形,因此需要使用模板刷新的方法来适应目标的变形。而普通的模板刷新策略又会导致模板漂移,为了减少这种刷新策略带来的漂移,对于扩展目标,利用其拥有较多细节的特点,提出了一种基于尺度不变特征变特征点的方法,将发生仿射变换的模板与原始模板的比较,利用比较的结果来决策刷新模板的时机,实验表明该方法对
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