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1、圖像目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究課題。在圖像序列中,目標(biāo)并不是一個(gè)確定不變的信號(hào),而是常常會(huì)發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等變換以及其它各種復(fù)雜變化。如何在圖像目標(biāo)發(fā)生形變情況下獲得理想的定位跟蹤效果是本文的主要研究目的。文章首先對(duì)圖像匹配與目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行了綜述性的討論,分析了當(dāng)前的一些圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法及其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。闡述了相關(guān)類圖像匹配算法及其通常采用的平移運(yùn)動(dòng)模型,采用盒子濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一種快速的零均值歸一化互相關(guān)算法。其
2、后,對(duì)基于仿射變換模型目標(biāo)跟蹤算法所涉及的圖像配準(zhǔn)、圖像變換、仿射變換、相似性度量、“由粗至精”策略、牛頓迭代方法、模板更新等理論和技術(shù)做了較為詳盡的闡述。在采用一個(gè)魯棒性匹配誤差映射函數(shù)的基礎(chǔ)上,使用一種類牛頓法的迭代優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了基于仿射模型的圖像目標(biāo)跟蹤算法。算法中使用的“由粗至精”計(jì)算策略以圖像金字塔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),采用自頂向下的計(jì)算順序,并在每層金字塔上結(jié)合對(duì)魯棒性誤差映射函數(shù)中控制參數(shù)所做的逐步降級(jí)處理,實(shí)現(xiàn)了逐步求精的計(jì)算
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