基于壓縮關聯(lián)成像的移動物體跟蹤方案研究.pdf

1、關聯(lián)成像，又稱“鬼成像”。它具有高分辨率和非定域成像等特點，在醫(yī)學影像、軍事應用、分布式圖像處理及通信等領域有著巨大的應用前景。隨著關聯(lián)成像技術的日漸成熟，如何用壓縮關聯(lián)成像對移動物體進行跟蹤引起了人們的關注。論文研究如何提高壓縮關聯(lián)成像的速度以及如何對成像速度和成像質量進行折中。
　　論文首先研究基于壓縮關聯(lián)成像的移動物體跟蹤的成像速度問題。利用圖像相鄰像素間的相關性，在壓縮關聯(lián)成像時使用大尺度的測量矩陣，并用均值漂移跟蹤算法對

2、移動物體進行跟蹤。仿真結果表明：
　　（1）合適尺度的測量矩陣，可以用更少的測量次數(shù)和重構時間得到輪廓更為清晰的圖像；
　?。?）在對圖像進行跟蹤時，均值漂移跟蹤算法對與背景相似的物體跟蹤效果不好。對于128*128大小的“l(fā)ena”圖像，在測量尺度取4時，可以用0.06的壓縮率恢復出物體圖像，而對64*128大小的“car”圖像，相同條件下僅用0.04的壓縮率就能得到物體圖像，且均值漂移算法對后者的跟蹤效果更好。
　

3、　其次，論文研究基于壓縮關聯(lián)成像的移動物體跟蹤的成像質量問題。根據(jù)在壓縮關聯(lián)成像中對測量值差分和對物體原圖差分等效，論文給出一種基于三幀差分壓縮關聯(lián)成像方案來消除各幀的相同部分，并用投影定位和軌跡擬合對慮除背景的圖像進行跟蹤。仿真結果表明：
　?。?）三幀差分壓縮關聯(lián)成像可以用更少的測量次數(shù)得到物體的重構圖像；
　　（2）成像不依賴于背景圖像，應用范圍更廣；
　?。?）對規(guī)律運動的物體，可以根據(jù)運動軌跡確定物體位置，得