东北大学学报(自然科学版)
東北大學學報(自然科學版)
동북대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF NORTHEASTERN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2004年
6期
547-550
,共4页
图像相关%信息融合%卡尔曼滤波%图像跟踪%信息反馈%贝叶斯规则
圖像相關%信息融閤%卡爾曼濾波%圖像跟蹤%信息反饋%貝葉斯規則
도상상관%신식융합%잡이만려파%도상근종%신식반궤%패협사규칙
提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合.此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法.改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性.另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力.从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性.
提齣瞭一種新的井下圖像跟蹤算法圖像相關算法與卡爾曼濾波器之間的信息進行融閤.此算法基于貝葉斯規則,將一種常用的均方差圖像相關算法和卡爾曼濾波器兩者信息進行融閤,得到一種新的成像跟蹤算法.改進後的算法融閤瞭MSD相關器和卡爾曼濾波器兩者的信息,使得兩者之間的信息反饋增彊,提高瞭跟蹤算法的性能和魯棒性,大大減少瞭目標失鎖的可能性.另外,改進後的算法還融閤瞭譟聲的統計性能,提高瞭對譟聲的抑製能力.從理論計算和實驗結果看,用這種算法穫得的圖像比一般相關算法穫得的圖像更具有真實性和準確性.
제출료일충신적정하도상근종산법도상상관산법여잡이만려파기지간적신식진행융합.차산법기우패협사규칙,장일충상용적균방차도상상관산법화잡이만려파기량자신식진행융합,득도일충신적성상근종산법.개진후적산법융합료MSD상관기화잡이만려파기량자적신식,사득량자지간적신식반궤증강,제고료근종산법적성능화로봉성,대대감소료목표실쇄적가능성.령외,개진후적산법환융합료조성적통계성능,제고료대조성적억제능력.종이론계산화실험결과간,용저충산법획득적도상비일반상관산법획득적도상경구유진실성화준학성.
