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基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪
被引量：
7
1
作者
闫钧华
陈少华
+1 位作者
许俊峰
储林臻
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第4期517-523,共7页
针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题，利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型，选取红外图像的“灰度梯度背投影...
针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题，利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型，选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型；然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果，对两种图像的权重进行自适应调整，得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明，对于320像素×240像素的可见光和红外图像，基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标，目标跟踪精度为0．5像素，跟踪速度为30～32ms／帧。
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关键词
目标
跟踪
图像特征融合
可见光图像
红外图像
连续
自
适应
均值
移动
跟踪
算法
下载PDF
职称材料
CAMSHIFT与基于核的目标跟踪算法的比较与分析
被引量：
3
2
作者
宁纪锋
姜光
吴成柯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第28期177-179,共3页
CAMSHIFT和基于核的目标跟踪是两种经典的基于Mean Shift的目标跟踪算法,它们的实现过程有许多类似之处。为了说明在实际应用中如何选择合理的跟踪方案,从目标模型、候选模型、核函数、迭代过程等方面对二者进行了深入的比较和分析,指...
CAMSHIFT和基于核的目标跟踪是两种经典的基于Mean Shift的目标跟踪算法,它们的实现过程有许多类似之处。为了说明在实际应用中如何选择合理的跟踪方案,从目标模型、候选模型、核函数、迭代过程等方面对二者进行了深入的比较和分析,指出了二者的特点和区别,对于正确理解和使用这两种方法将会有一定的帮助。
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关键词
Mean
SHIFT
连续
自
适应
均值
移动
跟踪
算法
(CAMSHIFT)
基于核的目标
跟踪
权值图像
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职称材料
题名
基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪
被引量：
7
1
作者
闫钧华
陈少华
许俊峰
储林臻
机构
南京航空航天大学航天学院
中国电子科技集团公司第二十八研究所
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第4期517-523,共7页
基金
国家自然科学基金(41101441)
南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目(NN2012083
+1 种基金
NS2010214
NP2011048)
文摘
针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题，利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型，选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型；然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果，对两种图像的权重进行自适应调整，得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明，对于320像素×240像素的可见光和红外图像，基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标，目标跟踪精度为0．5像素，跟踪速度为30～32ms／帧。
关键词
目标
跟踪
图像特征融合
可见光图像
红外图像
连续
自
适应
均值
移动
跟踪
算法
Keywords
target tracking
feature fusion image
visible image
infrared image
CAMShift tracking algorithm
分类号
TN391 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
CAMSHIFT与基于核的目标跟踪算法的比较与分析
被引量：
3
2
作者
宁纪锋
姜光
吴成柯
机构
西北农林科技大学信息工程学院
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第28期177-179,共3页
基金
国家自然科学基金No60775020
No60805016
中国博士后科学基金(No20080430201)~~
文摘
CAMSHIFT和基于核的目标跟踪是两种经典的基于Mean Shift的目标跟踪算法,它们的实现过程有许多类似之处。为了说明在实际应用中如何选择合理的跟踪方案,从目标模型、候选模型、核函数、迭代过程等方面对二者进行了深入的比较和分析,指出了二者的特点和区别,对于正确理解和使用这两种方法将会有一定的帮助。
关键词
Mean
SHIFT
连续
自
适应
均值
移动
跟踪
算法
(CAMSHIFT)
基于核的目标
跟踪
权值图像
Keywords
Mean Shift
Continuously Adaptive Mean Shif（tCAMSHIFT）
kernel based object tracking
weight image
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪
闫钧华
陈少华
许俊峰
储林臻
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
下载PDF
职称材料
2
CAMSHIFT与基于核的目标跟踪算法的比较与分析
宁纪锋
姜光
吴成柯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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职称材料
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