【摘 要】
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对于某些目标跟踪算法而言,初始位置的选取是否精确是算法能否有效跟踪的关键点之一。从目标的灰度信息分布特点出发,提出一种基于加权信息熵的初始位置修正算法,首先,在搜索窗口中获取测试样本,然后,计算各个样本的加权信息熵,接着,通过先验信息对样本进行筛选,获得熵值最小区域,从而得到修正后的目标位置。从背景和目标的可区分性上来验证算法的有效性,实验结果表明,对于处在复杂背景下的目标,该算法能正确且可靠稳定
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对于某些目标跟踪算法而言,初始位置的选取是否精确是算法能否有效跟踪的关键点之一。从目标的灰度信息分布特点出发,提出一种基于加权信息熵的初始位置修正算法,首先,在搜索窗口中获取测试样本,然后,计算各个样本的加权信息熵,接着,通过先验信息对样本进行筛选,获得熵值最小区域,从而得到修正后的目标位置。从背景和目标的可区分性上来验证算法的有效性,实验结果表明,对于处在复杂背景下的目标,该算法能正确且可靠稳定地对其位置进行修正。
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在分析IHS变换时发现,IHS变换中亮度分量的计算是从红绿蓝三种颜色中平均提取三分之一作为总亮度,而人眼对绿色最敏感(占60%)、其次是红色(占30%)、再者是蓝色(占10%),故本文对亮度分量的计算公式做了修改。在此基础上,提出了一种改进的IHS变换和小波变换相结合的图像融合方法。首先对多光谱图像进行改进的IHS变换,然后利用小波变换分别对I分量和全色高分辨率图像做小波分解,并对小波低频系数基于
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人脸识别已成为模式识别、图像处理等领域的重要课题。本文对人脸识别技术的现状、应用进行了综述,重点介绍了人脸识别的方法,指出了目前存在的问题及今后的研究发展方向。
为解决场景模型在快速光照变化下失效的问题,提出了一种新的前景目标分割方法。该方法共包括三个步骤。首先,利用全局光照函数建立高斯混合模型;其次,提取当前帧中的纹理、ZNCC及轮廓特征;最后,将提取到的特征分两阶段与高斯混合模型进行融合(第一阶段:融合纹理及ZNCC特征;第二阶段:融合轮廓特征),得到最终的场景分割结果。实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性,并且相较于基于全局光照建模的方法具有更高的精
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