魯棒在線表象模型在跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)具有重要意義和實(shí)際價(jià)值的研究課題。尤其在軍事領(lǐng)域,已經(jīng)成為精確制導(dǎo)武器的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。圖像跟蹤的難點(diǎn)在于,目標(biāo)圖像并不是一個(gè)確定不變的信號(hào),而是隨著被跟蹤物體持續(xù)的平面旋轉(zhuǎn)、放縮、位移以及三維姿態(tài)等運(yùn)動(dòng)而不斷發(fā)生著各種復(fù)雜的變化。除此初次之外,圖像目標(biāo)往往還會(huì)受到復(fù)雜背景、大氣擾動(dòng)、各類噪聲、遮擋、光照變化等環(huán)境因素造成的影響。如何從不穩(wěn)定可靠的信息中獲得可靠的跟蹤效果是跟蹤算法的主要任務(wù)。 缺

2、乏合適的目標(biāo)模型是影響跟蹤算法性能的重要原因,Thomas F.El-Maraghi為基于運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜自然物體跟蹤算法建議一種魯棒,適應(yīng)性強(qiáng)的目標(biāo)表象模型。 本文將在對(duì)該模型作一系列討論。首先將該算法模型與其相關(guān)跟蹤算法相結(jié)合,利用模型自動(dòng)探求鑒定目標(biāo)穩(wěn)定信息的能力建立了適應(yīng)性強(qiáng)的圖像模板,并利用模型參數(shù)對(duì)常規(guī)匹配策略進(jìn)行改進(jìn)。接著介紹了WSL 相位模型,由此引出相位模型的改進(jìn)型,并在改進(jìn)相位特征的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出更加魯棒的多尺度特征

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