系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2008年
11期
2255-2258
,共4页
贾静平%张飞舟%柴艳妹%赵荣椿
賈靜平%張飛舟%柴豔妹%趙榮椿
가정평%장비주%시염매%조영춘
计算机图像处理%视频跟踪%自动特征选择%尺度空间
計算機圖像處理%視頻跟蹤%自動特徵選擇%呎度空間
계산궤도상처리%시빈근종%자동특정선택%척도공간
提出了一种能够自动选择最优特征、精准描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法.该算法首先计算由RGB分量线性组合而成的区分目标和背景的最优特征,将每一帧榆入图像按照此最优特征转换成目标概率分布图,然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定目标的尺度.最后采用QP_TR信任城算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标的定位,从而完成了跟踪任务.通过与现有算法进行比较,并结合大量真实序列图像进行实验验证,结果表明算法不但能够更准确地描述目标的大小,而且显著提高了跟踪算法的精度.
提齣瞭一種能夠自動選擇最優特徵、精準描述目標呎吋連續變化的新的序列圖像目標跟蹤算法.該算法首先計算由RGB分量線性組閤而成的區分目標和揹景的最優特徵,將每一幀榆入圖像按照此最優特徵轉換成目標概率分佈圖,然後通過檢測該圖在呎度空間中微分濾波器輸齣的極值,來決定目標的呎度.最後採用QP_TR信任城算法在呎度空間裏和圖像平麵內快速搜索概率分佈圖多呎度規範化Laplacian濾波函數的極值,實現瞭目標的定位,從而完成瞭跟蹤任務.通過與現有算法進行比較,併結閤大量真實序列圖像進行實驗驗證,結果錶明算法不但能夠更準確地描述目標的大小,而且顯著提高瞭跟蹤算法的精度.
제출료일충능구자동선택최우특정、정준묘술목표척촌련속변화적신적서렬도상목표근종산법.해산법수선계산유RGB분량선성조합이성적구분목표화배경적최우특정,장매일정유입도상안조차최우특정전환성목표개솔분포도,연후통과검측해도재척도공간중미분려파기수출적겁치,래결정목표적척도.최후채용QP_TR신임성산법재척도공간리화도상평면내쾌속수색개솔분포도다척도규범화Laplacian려파함수적겁치,실현료목표적정위,종이완성료근종임무.통과여현유산법진행비교,병결합대량진실서렬도상진행실험험증,결과표명산법불단능구경준학지묘술목표적대소,이차현저제고료근종산법적정도.
