一种鲁棒高效的视频运动目标检测与跟踪算法

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提出了一种视频运动目标的快速检测和稳定跟踪算法,目标检测使用减背景法,用均值法构造背景图像,提出一种基于熵能和广义高斯分布的局部自适应阈值选取算法,可有效克服噪声的影响,采用基于特征匹配的目标跟踪方法,提出一种LICS(Logarithm illuminance contrast statistic)特征,该特征能够更加充分有效地表征目标,可在光照和目标姿态变化的情况下实现刚体目标的稳定跟踪,使用Kalman滤波限制搜索匹配范围以减小计算量,用目标子区域匹配的方法解决目标相互遮挡时的跟踪问题,实验结
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针对鱼眼图像高畸变的特点,提出了一种适合于鱼眼图像的准稠密匹配扩散算法.该算法采用局部仿射模型来建立图像对应区域之间的变换关系,并利用这个仿射变换来规范化对应区域,最后在规范化的区域上进行匹配扩散.在局部仿射变换的计算中,采用邻域传递的思路,边扩散边邻域更新,使扩散始终在较准确的对应区域内进行.实验表明,在大畸变的鱼眼图像下,本文提出的准稠密扩散算法能够取得比较令人满意的匹配扩散结果.
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