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一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法 总被引:3,自引:0,他引:3
给出一种结合梯度矢量流(GVF)及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束,虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状,但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点,引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法,其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行,从而保证了提取结果一定是椭圆;算法与GVF相结合,大大扩展了边缘能量的捕获范围,而不致造成边缘模糊;此外,本算法容许同时提取多个椭圆,且可利用各个椭圆参数及其相关性(例如同心椭圆)等先验知识,从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取,仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。 相似文献
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提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。 相似文献
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为了寻求更好的高动态GPS载波跟踪解决方案,设计了适于高动态环境的基于参数估计的载波跟踪环路,分析了高动态GPS载波跟踪系统模型,比较了EKF、UKF和PF三种滤波算法的参数估计性能。在此基础上,完成了基于EKF、UKF和PF的载波跟踪环路的设计,并以JPL提出的高动态模型为例进行仿真验证。仿真结果表明,虽然这三种算法均能实现对高动态信号的精确跟踪,但总体而言,基于PF的载波跟踪环路具有更好的动态适应能力。另外,鉴于高动态GPS接收机应用场合的特殊性,又对PF滤波算法在非线性、非高斯GPS载波系统的假设下进行了仿真验证,结果显示了应用粒子滤波算法解决非高斯噪声干扰载波跟踪问题的可行性。 相似文献
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基于全局变形模板的快速车道检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
车道检测算法的研究是室外移动机器人基于道路区域或边界信息自动导航的首要环节。根据实际应用需要,识别算法应能满足鲁棒、实时的要求。提出的基于全局模板的快速车道检测算法,根据驾驶员视觉处理经验,总结出道路边界识别的先验知识,在所选取的二次曲线道路形状模型基础上,推导出图像上车道的总体模型,利用道路图像的灰度特征,结合优化算法改变模板参数,实现对车道的跟踪。对实际路面图像的试验结果表明,该算法在多种环境条件下,都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性。同时,与传统的跟踪算法相比,该算法降低了计算损耗,更好地满足了实时性的要求。 相似文献
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增强现实中一种新的基于标志物的跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过在标志物引入代码区及直观的图像信息,.设计了一种新的标志物系统,该标志物系统与ARtoolkit等系统相比具有更加形象、识别更加准确的特点;针对标志物设计的特点,提出了一种新的跟踪算法,该算法采用基于角点和纹理的混合跟踪方式,解决了标志物在快速运动或被部分遮挡等情况下的跟踪问题.实验结果表明该标志物系统及其跟踪算法是稳定有效的. 相似文献
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论述了目标跟踪的原理和数据融合技术,为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题,提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法,这种算法基于粒子滤波技术,融合多个传感器的信息,合并不同的状态空间模型,以此减弱系统和测量噪声,来估计移动机器人的位置和角度.在仿真实验中,我们分别比较了单一传感器和多传感器数据融合的不同情况,结果表明了这种算法的有效性,并展现了良好的跟踪性能. 相似文献
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相关滤波跟踪算法凭借其优良的综合性能,已成为视觉目标跟踪领域中理论研究和实践应用的热点.尽管目前已有大量研究,但仍缺乏从跟踪框架层面对现有相关滤波跟踪算法的系统分析.因此,文中从视频目标跟踪算法基本框架出发,深入剖析了相关滤波跟踪算法的特性以及各工作阶段存在的基本问题.以此为依据,归纳总结了近十年来其主要技术新进展及相... 相似文献
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主动轮廓小波多尺度变形边缘提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
主动轮廓在图像分割和边缘检测中得以广泛应用,但其也受到多种因素的影响.针对图像轮廓周围其它图像信息对轮廓边缘的干扰,以及进化曲线难以到达深度凹陷的问题,提出了主动轮廓小波多尺度变形轮廓边缘提取方法,利用小波变换的多尺度分析来缩减或淡化非轮廓边缘信息,解决由于噪声以及轮廓周围其它图像信息对进化曲线的错误引导;通过对正则化力场进行改善,在进化曲线的动态轮廓搜索点上构建一自适应外力来引导凹陷处轮廓的进化方向;最后,给出了该方法的具体算法步骤.这些措施的实施,较好地解决了所研究的问题,实验表明该方法是可行和有效的. 相似文献
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一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统。由于图像中噪声的存在、遮挡现象的发生以及被跟踪对象的变形会对某些跟踪算法产生影响 ,因此 ,一个比较理想的跟踪系统应该能够融合这些跟踪算法的优点 ,从而稳定地跟踪目标。本系统采用了 3种跟踪模式 :基于区域的跟踪模式 ;基于B样条主动轮廓的跟踪模式和基于特征点的跟踪模式。利用这 3种模式分别进行跟踪 ,并由基于区域的跟踪模式判定遮挡 ,从而决定将哪些模式的跟踪结果送到融合中心。仿真实验表明 ,这种算法能有效解决遮挡问题 ,并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。 相似文献
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用于目标跟踪的自适应粒子滤波算法 总被引:3,自引:0,他引:3
结合粒子滤波算法,提出了一种能够根据目标运动特征自动确定粒子数的自适应目标跟踪算法。为了准确表示后验概率密度,粒子滤波通常使用大量的粒子。当运动预测准确时,用少量的粒子就可以准确估计概率密度函数。提出的算法利用描述概率密度所需的粒子数和运动估计准确程度之间的关系,自动确定粒子滤波所需的粒子数及其提议分布,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加跟踪器计算量的问题。实验结果表明该算法可以有效地估计出进行目标跟踪所需的粒子数目。 相似文献
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