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3、遵守此規(guī)定)本人簽名:啦日導(dǎo)師簽名:摘要圖像序列目標(biāo)跟蹤算法的實(shí)質(zhì)是在一系列連續(xù)的圖像中,根據(jù)事先確定的目標(biāo)模板,在每幀圖像中搜索以確定目標(biāo)在當(dāng)前幀中的位置。本文在對(duì)多種目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和仿真的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對(duì)三種不同的目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了研究,以尋找新的思路解決跟蹤算法中存在的不同問(wèn)題,為今后進(jìn)一步研究和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。本論文就灰度圖像的單目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,研究了灰度模板相關(guān)匹配跟蹤算法,分析了相關(guān)匹配算法中模板大小自適應(yīng)更改問(wèn)題,本文提
4、出一種基于圖像的信息量度量方法來(lái)更新模板與去均值歸一化相關(guān)算法相結(jié)合的目標(biāo)跟蹤算法,該算法在實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。針對(duì)目標(biāo)與背景灰度分布相近致使目標(biāo)丟失的問(wèn)題,本文提出了一種結(jié)合自適應(yīng)KahnaIl預(yù)測(cè)濾波器的PC觸艮蹤算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有良好的尺寸及位置自適應(yīng)能力,在噪聲模糊圖像或點(diǎn)退化圖像中也有較好的目標(biāo)跟蹤能力。粒子濾波是通過(guò)粒子集來(lái)表示概率的,可以用在任何形式的狀態(tài)空間模型中,其對(duì)噪聲性質(zhì)沒(méi)有具體的假設(shè),適應(yīng)面廣,優(yōu)
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