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在视频无序运动目标实时跟踪中,无序性的出现会使所跟踪目标的尺寸和色彩等外观线索失去强度可靠性,跟踪目标的弱化会导致对目标地错误跟踪.为了克服这一问题,本文提出了一种基于改进无序运动数学形态特征的弱目标跟踪算法.该算法根据数学形态模型,分割出图像中的可跟踪特征,进行弱化特征增强,利用卡尔曼滤波预测各目标是否遇到是真实跟踪模型,在目标较为弱化的情况下,可以计算最佳定位信息更新目标信息.计算机仿真结果表明,所提出算法能够在保证实时性的前提下,在目标较为弱化的情况下,均能实现准确跟踪,并且跟踪结果令人满意. 相似文献
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粒子滤波算法是一种基于传播样本集的递归贝叶斯滤波器.本文中对粒子滤波算法原理以及在目标跟踪中的应用作了详细讨论,设计了目标模板更新方法.实验证明,粒子滤波跟踪算法具有很好的鲁棒性和抗遮挡、抗干扰性,但是计算量却很大. 相似文献
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视频或图像序列中的运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领域研究的重要方向之一。本文实现了视频序列中的运动目标检测,使用了背景差法和帧间差分法检测到运动目标并进行了优化。Kalman滤波器是一种在时域内采用递归滤波的方法对系统状态进行最小均方误差估计的方法,本文提出利用Kalman滤波器实现运动目标跟踪中的形心跟踪的方法,可以准确预测到运动目标的一下个状态,得到良好的跟踪效果。 相似文献
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针对传统的CAMShift算法跟踪目标丢失的问题,提出一种基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。为验证改进后算法,可用安装摄像头的农田作业设备采集图像,并对图像中的特定目标进行跟踪。该算法用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置,统计候选目标的直方图并进行反向投影,将得到的色彩概率分布图跟踪特定目标的特征。实验表明,改进后的算法在目标快速运动的情况下仍然取得较好的跟踪效果,具有较好的稳定性。 相似文献
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提出了基于量子进化算法的人体跟踪方法。量子进化算法借鉴了量子计算的思想,具有较强的寻优能力和较快的运算速度,在基于量子进化算法的人体跟踪中,将跟踪置于函数优化框架内,视跟踪为在模型可行域内求解与图像观测特征具有最优匹配的模型的函数优化问题,并对此目标函数使用量子进化算法寻优。模拟场景实验表明,与基于粒子滤波的人体跟踪算法相比,基于量子进化算法的人体跟踪具有较高的跟踪精度和较快的运算速度。 相似文献
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本文首先介绍了PF(Particle Filter)和UPF(Unscented Particle Filter)的基本原理,然后针对无线传感器网络(WSN)目标跟踪这一应用方向,采用等级网络结构,参考分布式粒子滤波算法,将UPF应用于WSN单目标跟踪以提高网络跟踪精度,仿真证明UPF较PF在跟踪精度上确实有明显的提高。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。 相似文献
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在目标跟踪算法中,目标特征描述子和模板更新策略都是跟踪成败的关键。本文在选用区域协方差矩阵描述子的基础上,结合粒子滤波器算法,并且采用两种常用的模板更新方法,分别对商场通道监控视频序列中的行人进行了跟踪仿真实验。通过仿真分析并比较不同模板更新方法条件下的跟踪性能,从而在不同情况下选择合适的模板更新方法,以得到更精确的跟踪结果。 相似文献
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首先介绍灰度模型的目标定位算法,在该算法基础上提出了一种改进的算法,将主动形状模型的灰度图像中目标定位算法应用到视频图像中,同时针对处理结果进行科学评价。实验结果证明了本文提出算法的可行性和高效性。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中,为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度,本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法,该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中,实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献
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针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。 相似文献
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多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术,该文提出一种基于主颜色的多目标跟踪算法,在算法中使用主颜色描述感兴趣目标,在卡尔曼滤波器预测的基础上利用基于主颜色的mean shift算法对各目标进行跟踪,接着利用目标跟踪位置与前景blob之间的关联矩阵来推理多目标跟踪问题中的各种情况,根据不同的情况对目标的位置、大小以及颜色信息做相应的更新。对大量图像序列的测试结果表明,该算法能够较好地处理遮挡,具有稳健的跟踪效果。 相似文献
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为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。 相似文献
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针对赤潮生物提出具有较高准确率的实时自动分类方法,本文提出采用ReliefF-SBS进行特征选择,即针对赤潮生物图像原始数据集进行特征分析,并在此基础上,对原始特征集进行特征选择以去除特征集中的无关特征和冗余特征,得到最优特征子集,减少它们对分类器分类精度的影响。文中给出了实验结果和分析,同时验证了对k-Nearest Neighbor algorithm(KNN)和Support Vector Machine(SVM)分类器分类效果的影响。 相似文献
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