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文檔簡介
1、隨著數(shù)字信號處理理論和計算機技術(shù)的發(fā)展,視覺運動目標跟蹤已經(jīng)成為模式識別、圖像處理、計算機視覺、武器制導等領(lǐng)域研究的重要課題。目標跟蹤把圖像處理、自動控制、信息科學有機結(jié)合起來,形成了一種能從圖像信號中實時地自動識別目標、提取和預測目標位置信息、自動跟蹤目標運動的技術(shù)。它在軍事、工業(yè)、安保、智能交通、醫(yī)學和科學研究等方面都具有重要的意義,發(fā)展應用前景廣闊。 由于圖像是3-D客觀存在在2-D平面上的投影,其本身就是一個病態(tài)問題,再加上實際
2、環(huán)境中目標運動的隨機性和復雜性,例如目標大小、變形、運動速度、運動軌跡、目標顏色與背景顏色的相似程度、背景的穩(wěn)定程度等,這些都會給目標跟蹤帶來困難。其理論和應用技術(shù)研究極具挑戰(zhàn)性,目前仍存在許多問題和難點尚未解決。因此,研究復雜背景下的目標跟蹤不僅具有重要的理論意義,而且具有廣泛和很高的實用價值。 本文從目標跟蹤所涉及的四個主要方面(運動目標提取與目標區(qū)域的分割,目標特征提取,目標描述以及目標跟蹤過程)進行了研究與探討,取得了一些積極的
3、結(jié)果,但仍存在著許多問題和不足。主要研究內(nèi)容和結(jié)果概括如下: 1、研究并提出了一種基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色圖像分割方法。利用各像素的RGB值作為輸入樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓練;根據(jù)競爭層特征映射點的密度分布圖,利用自組織映射分析的方法,確定圖像顏色的聚類數(shù)和聚類中心;利用距離競爭取勝的原則處理每個像素,實現(xiàn)了彩色圖像的區(qū)域分割。另外,用改進的基于Fisher距離的有效性函數(shù)作為最佳聚類數(shù)確定的依據(jù),來描述數(shù)據(jù)集硬劃分的類間分離性,構(gòu)造了
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