【摘 要】
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针对Harris角点检测算法对于弹载线阵列红外图像检测角点数量过少及精度较低等问题,提出一种改进算法。首先利用Canny算子检测目标边缘以确定目标区域,再采用三阶B样条梯度算子对目标区域滤波获得M矩阵,然后使用三阶B样条函数与高斯窗口函数的卷积代替原高斯窗口函数对M矩阵进行平滑滤波,进行角点提取,最后在非极大值抑制时采用自适应阈值,以去除伪角点。实验结果表明,文中算法与Harris算法相比,不仅增
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针对Harris角点检测算法对于弹载线阵列红外图像检测角点数量过少及精度较低等问题,提出一种改进算法。首先利用Canny算子检测目标边缘以确定目标区域,再采用三阶B样条梯度算子对目标区域滤波获得M矩阵,然后使用三阶B样条函数与高斯窗口函数的卷积代替原高斯窗口函数对M矩阵进行平滑滤波,进行角点提取,最后在非极大值抑制时采用自适应阈值,以去除伪角点。实验结果表明,文中算法与Harris算法相比,不仅增加了角点的提取数量,在算法的总运行时间上缩减了3/4。
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现有的低秩稀疏表示目标跟踪算法在目标突然运动和严重遮挡等情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种具有融合罚约束的低秩结构化稀疏表示目标跟踪算法.首先,利用混合L1,2范数稀疏表示候选粒子的局部斑块,增强对斑块间结构信息的描述,从而保护候选粒子间及其局部斑块间空间布局结构以解决遮挡问题;然后,借鉴融合Lasso模型的建模思想,在目标表观模型中引入融合罚项,约束稀疏系数差分的绝对值,以保证表示系数
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