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快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。 相似文献
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为了提高块匹配运动估计算法的搜索速度与精度,提出一种鲁棒的基于空间预测和梯度下降法的菱形-方形快速匹配算法(PGDS);该算法主要思想是判断当前块的运动是否与相邻块相关,若相关,则求出预测矢量,然后以预测值为中心,运用高精度的SD-SP模板进行搜索;若不相关,则采用基于梯度下降法的菱形-方形搜索算法(GDS)从中心点开始搜索;实验结果表明,该算法与TSS,DS算法相比,搜索速度与精度都有明显的提高,且鲁棒性较强。 相似文献
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一种对背景干扰及遮挡鲁棒的视频目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在背景干扰、遮挡环境下可靠地跟踪目标,提出了一种特征融合式粒子滤波跟踪算法,改造了传统的边缘方向直方图模型,使其对平移更敏感,以利于提高跟踪精度;利用均值漂移模块检测干扰,依据两种特征对目标和干扰的区分能力调节它们在观测模型中的权重,以抑制干扰;设计混合相似度指标检测遮挡,实时调整系统模型以适应遮挡环境;通过在模型更新过程中引入相互监督机制,缓解模型漂移问题,实验结果表明,算法是有效的。 相似文献
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交互式多模型算法性能分析 总被引:19,自引:1,他引:18
广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计(SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程,对马尔可夫切换概率(MTP)的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理,发现参数寻优的法则,设计或发展新的自适应多模型估计器,然而由于SMME的复杂性,非Monte Carlo分析很难给出,本文针对SMM中著名的交互式多模型(IMM)估计器,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联,分析了具有m个参数的MTP矩阵,给出了六条不依赖主动应用环境及子滤波器设计的结论,部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法(GPBI)。 相似文献
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