基于Mean Shift算法非刚体跟踪的性能分析

介绍一种通过目标特征提取和定位实现的自下而上的运动物体跟踪方法,并通过实验对其性能进行分析和研究.该方法首先对某帧图像中的目标对象进行核函数空域加权的像素直方图特征提取.将目标对象的定位问题等价变换为在空域中求最优解的问题.通过Mean Shift算法在空域对相似程度求最优解,找到与目标对象模式最相似的搜索对象模式,从而完成目标对象的定位.在此通过仿真实验对Mean Shift算法在非刚性目标跟踪应用上的适用性、鲁棒性以及实时性进行分析和研究.最后还提出一些对该方法的改进算法.     

分布式可扩展Internet远程监控系统的实现

本文介绍了一种以Dallas半导体公司DS80C400为核心的分布式可扩展的Internet远程监控系统的实现。系统采用可扩展模块化架构,可同时采集若干个通用传感器信号。传感器模拟信号经前级处理、AD转换和分布式MCU处理后。由核心MCU采集各设备数据,再以可浏览器访问的动态网页形式与用户进行交互。系统提供远程监控和满足预设条件告警等功能。本系统采用Real-Time操作系统提高了系统的稳定性和实时性。     

基于特征匹配滤波的自适应模板跟踪算法

针对头部目标跟踪的应用背景,在Mean Shift的框架下提出一种基于特征匹配滤波的自适应模板更新策略。该方法根据被跟踪目标在不同状态下所呈现出颜色的统计特征信息,采用颜色空间核密度估计匹配滤波的方法,对模板中局部区域像素的更新作出决策。实验结果表明,该算法有效解决了因头部旋转以及物体遮挡而导致模板不匹配的问题,实现了头部的连续跟踪,取得了很好的跟踪效果,提高了跟踪算法的整体稳定性和鲁棒性。     

一种快速的自适应图像增强算法①

提出了一种快速的自适应图像增强算法。算法首先对原始图像进行高斯平滑滤波,然后根据原始图像的整体信息和局部信息对图像的像素值进行偏移。最后,利用偏移后的图像信息和非线性函数对图像进行变换,从而实现了对图像细节的增强。通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强算法推广到了彩色图像的处理。实验结果表明,该算法运行速度快,能有效改善图像质量。同时能够根据环境的亮暗,自动调整增强效果,具有自适应的功能。