【摘 要】
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针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIF
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针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校
其他文献
针对复杂场景中运动目标较难定位的问题,提出一种结合纹理和颜色特征的AdaBoost目标跟踪算法.首先在线训练一个弱分类器的集合区分目标和背景;然后,通过AdaBoost将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,用于标定下一帧中各像素的类别属性,并生成置信图;最后,在置信图中用Mean Shift算法定位目标的中心.实验结果表明,该算法在光照变化、目标自身发生形变和遮挡的情况下,能准确地对目标进行跟踪
前景/背景分割算法是计算机视觉中一种常见的算法。其基本思想是利用背景中不同像素或帧与帧之间的相关性,判断每个像素点的灰度值,然后根据预测值和实际观察值判断当前像素属于前景还是背景。首先介绍了几种应用在不同场合的前景/背景分割算法。考虑到应用传统的基于处理器的平台很难实时实现这类计算量很大的算法,所以在该算法的有效性被确认后,重点介绍其嵌入式实时实现。同时引入了一种先进的实现算法的方法:可重构计算及
提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法.首先,采用改进拉普拉斯金字塔(LP)变换构造图像的塔形数据结构.每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN)迭代运算生成相应的点火次数矩阵;然后,以此为依据经判决算子完成数据融合;最后,采用伪逆重构算法生成融合图像.实验结果表明,所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG压缩系统噪声的能力,融合图像的客观评价指标较高,且能有效减弱原LP算法融合图像边缘的"Gibss"伪影现象
针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪问题,提出一种确定性核粒子群的粒子滤波算法.该算法通过确定性初始化核粒子集、确定性后验概率密度函数及粒子群与核粒子集更新方式来提高跟踪的精度,并推导出该算法的理论误差性能下界.与传统的粒子滤波算法相比,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性.
Computational photography is an emerging multidisciplinary field.Over the last two decades,it has integrated studies across computer vision,computer graphics,signal processing,applied optics and relat
以粘连大米为对象,分别以间隔90°的4个方向和不同高度的光源采集大米图像,然后对采集到的一系列图像用LoG算子进行边缘检测,综合不同条件下的边缘,得到粘连分界线。结果表明:这种方法对于椭圆米粒和长圆米粒的分割效果很明显。
介绍了实时人脸检测系统,阐明系统的硬件结构和软件开发流程。人脸检测是采用视屏图像差分技术,并做了理论阐述。建立肤色模型,实现人脸的定位。实验结果表明该系统稳定、高效,有很好的应用前景。
为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理
在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。
提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LB