魯棒在線表象模型在跟蹤中的應用研究.pdf

1、圖像跟蹤技術是計算機視覺領域中一個具有重要意義和實際價值的研究課題。尤其在軍事領域，已經(jīng)成為精確制導武器的一項關鍵技術。圖像跟蹤的難點在于，目標圖像并不是一個確定不變的信號，而是隨著被跟蹤物體持續(xù)的平面旋轉(zhuǎn)、放縮、位移以及三維姿態(tài)等運動而不斷發(fā)生著各種復雜的變化。除此初次之外，圖像目標往往還會受到復雜背景、大氣擾動、各類噪聲、遮擋、光照變化等環(huán)境因素造成的影響。如何從不穩(wěn)定可靠的信息中獲得可靠的跟蹤效果是跟蹤算法的主要任務。 缺

2、乏合適的目標模型是影響跟蹤算法性能的重要原因，Thomas F.El-Maraghi為基于運動的復雜自然物體跟蹤算法建議一種魯棒，適應性強的目標表象模型。 本文將在對該模型作一系列討論。首先將該算法模型與其相關跟蹤算法相結(jié)合，利用模型自動探求鑒定目標穩(wěn)定信息的能力建立了適應性強的圖像模板，并利用模型參數(shù)對常規(guī)匹配策略進行改進。接著介紹了WSL 相位模型，由此引出相位模型的改進型，并在改進相位特征的基礎上推導出更加魯棒的多尺度特征