中心对称纹理描述及其在目标跟踪中的应用

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为解决目标跟踪过程中目标表示鲁棒性和实时性的问题,构建了一种全新的纹理描述算子,并以此完成目标表示进而实现鲁棒的目标跟踪。该算子通过计算邻域像素与中心像素相似的数量,并充分利用中心像素的局部梯度信息,构成一组3维向量完成纹理描述,统计真实目标区域内像素的纹理信息完成目标表示,同时采用一种简单的在线机制更新目标模板,进而嵌入到粒子滤波框架完成目标跟踪。实验结果表明,该方法在光照变化、姿态变化、遮挡、运动模糊等情况下均能完成鲁棒跟踪,平均跟踪成功率为87.9%,表明该算子具有良好的旋转不变性和光照不变性
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针对红外图像去噪效果差的问题,对压缩感知理论中的信号重构问题进行分析,并提出了一种基于广义Jaccard系数的多候选集广义正交匹配追踪红外图像去噪算法。本文采用广义Jaccard系数的相似性匹配准则,计算感知矩阵和残差的最佳匹配原子,并将选择的原子作为多个候选集,迭代时分别将多个原子添加到相应的候选集中,从多个候选集中选择残差最小的一个作为最终支撑集来重建图像,对红外图像具有较好的去噪效果。仿真结
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