计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
9期
192-195,199
,共5页
飞行小目标%融合算法%序贯相似性检测算法(SSDA)%Camshift%Particle%Filter
飛行小目標%融閤算法%序貫相似性檢測算法(SSDA)%Camshift%Particle%Filter
비행소목표%융합산법%서관상사성검측산법(SSDA)%Camshift%Particle%Filter
Particle Filter算法有较好的跟踪鲁棒性,但实时性差;Camshift算法计算速度快,但它属于半自动跟踪,所以都无法有效避免复杂背景的干扰.为了解决上述问题,提出了基于Camshift和Particle Filter的融合算法.该算法首先利用Particle Filter来自动搜索小目标的初始位置,接着采用Camshift跟踪小目标,然后通过度量因子自适应切换Camshift和Particle Filter来跟踪短时丢失的目标.利用复杂背景下的飞行小目标图像序列,与序贯相似性检测算法(SSDA)、Camshift和Particle Filter做对比实验.结果表明算法不仅能实现小目标的全自动跟踪,而且还降低了跟踪效果受目标形变和部分遮挡的影响,对小目标跟踪具有较高的鲁棒性和实时性.
Particle Filter算法有較好的跟蹤魯棒性,但實時性差;Camshift算法計算速度快,但它屬于半自動跟蹤,所以都無法有效避免複雜揹景的榦擾.為瞭解決上述問題,提齣瞭基于Camshift和Particle Filter的融閤算法.該算法首先利用Particle Filter來自動搜索小目標的初始位置,接著採用Camshift跟蹤小目標,然後通過度量因子自適應切換Camshift和Particle Filter來跟蹤短時丟失的目標.利用複雜揹景下的飛行小目標圖像序列,與序貫相似性檢測算法(SSDA)、Camshift和Particle Filter做對比實驗.結果錶明算法不僅能實現小目標的全自動跟蹤,而且還降低瞭跟蹤效果受目標形變和部分遮擋的影響,對小目標跟蹤具有較高的魯棒性和實時性.
Particle Filter산법유교호적근종로봉성,단실시성차;Camshift산법계산속도쾌,단타속우반자동근종,소이도무법유효피면복잡배경적간우.위료해결상술문제,제출료기우Camshift화Particle Filter적융합산법.해산법수선이용Particle Filter래자동수색소목표적초시위치,접착채용Camshift근종소목표,연후통과도량인자자괄응절환Camshift화Particle Filter래근종단시주실적목표.이용복잡배경하적비행소목표도상서렬,여서관상사성검측산법(SSDA)、Camshift화Particle Filter주대비실험.결과표명산법불부능실현소목표적전자동근종,이차환강저료근종효과수목표형변화부분차당적영향,대소목표근종구유교고적로봉성화실시성.
