【摘 要】
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Mean Shift是一种密度梯度的无参数估计方法,应用于目标跟踪领域有较好的性能。然而Mean Shift算法是一种半自动跟踪方法。为此,提出边缘检测与Mean Shift相结合的方法。利用
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Mean Shift是一种密度梯度的无参数估计方法,应用于目标跟踪领域有较好的性能。然而Mean Shift算法是一种半自动跟踪方法。为此,提出边缘检测与Mean Shift相结合的方法。利用结合小波的Canny边缘检测方法对初始帧进行目标检测,通过力矩在图像处理中的计算方法得出目标的形心位置,为Mean Shift方法提供初始信息。在目标丢失时,可以利用形心方法修正Mean Shift的迭代跟踪过程。实验结果表明,本方法可以实现对目标的自动跟踪,同时有效修正了对红外目标的跟踪偏移。
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