计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (1): 191-194.

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基于QP_TR信任域的序列图像目标跟踪

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国防基础预研项目基金、航天创新基金和航空科学基金项目(No:02153073).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 本文将信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能够精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法;将信任域算法与灰度模板相结合,提出了一种新的实时目标跟踪算法。在第一种算法中,首先将序列图像按照颜色直方图转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后我们使用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图的多尺度规范化Laplacian滤波函数极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪

关键词: QP_TR信任域算法 尺度空间 多尺度规范化Laplacian滤波 实时目标跟踪

Abstract: A new tracking framework based on the QP-TR trust region algorithm is proposed, in which two independent algorithms appropriate for different situations are demonstrated. In the first algorithm the constant changes of the target's size can be precisely de

Key words: QP_ TR algorithm, Scale space, Multi-scale normalized laplaeian filter, Real-time tracking of objects

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