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粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。 相似文献
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一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。 相似文献
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图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。 相似文献
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基于均值移动确定性漂移的改进CONDENSATION人脸跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频序列目标跟踪粒子滤波经典CONDENSATION算法用先验转移概率,即采用一阶或二阶AR模型难以有效进行粒子传播的问题,提出了一种改进的CONDENSATION人脸跟踪算法.首先利用高效的均值移动跟踪器以低廉的计算成本初步进行人脸目标跟踪定位,并用此初步跟踪结果来确定CONDENSATION粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,然后只需加入一个较小的随机扩散噪声来完成粒子的传播.由于这样所得的粒子点能较为集中地分布在状态的真实区域附近,因而大大提高了粒子的利用效率.人脸跟踪实验表明,该改进算法的性能明显优于原CONDENSATION方法. 相似文献
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视频对象提取是现代信息科学领域的一个研究热点。为了改进常见的视频对象时空分割方法,提取具有理想边缘的视频对象,本文提出了一种新颖的结合交替顺序重建滤波和自适应阈值判别的空间分水岭分割策略。该策略中结构元素逐渐变大的形态学开闭重建迭代使得分水岭分割所获区域数大大减少,有效地避免了复杂的区域融合。同时,迭代过程使得对象边缘像素的梯度与前景、背景中平坦区域内部像素的梯度更易区分,从而能够应用自适应阈值算法进一步消除由局部梯度极值造成的分割小区域。应用基于该策略的时空分割方法对标准测试序列进行分割实验,实验结果表明,该策略能够带来令人满意的空间分割结果,有助于提高视频对象时空分割方法的主客观性能。此外,该策略能够自动确定交替顺序重建滤波器中结构元素的大小以及非线性判别的阈值,算法的通用性和易用性较好。 相似文献
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一种新的图像配准和超分辨率重建算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对低分辨率观测图像进行精确配准是实现图像超分辨率重建的关键。然而,当低分辨率图像中的混叠分量达到一定程度时,许多配准算法不能满足超分辨率重建的精度要求。将图像配准和超分辨率重建联合实现的方法受混叠影响较小,该文分析其原因并提出实现这类方法的新算法,该算法采用类似于变量投影的思想,改善问题求解的条件,从而克服常用的坐标轮转下降法的一些不足。新算法利用Lanczos方法和Gauss求积原理高效地实现,并且能够处理低分辨率图像之间平移和旋转等形式的运动。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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