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针对归一化积相关算法（Normalizad Product Correlation,NProd）对光照敏感且计算复杂度高的特点,提出一种基于改进归一化积相关的实时目标跟踪方法.通过对NProd算法进行去均值改进,去除图像直流分量,抑制了图像灰度变化对相关峰的影响,提高了算法对光照变化的鲁棒性;通过应用先粗后精的分层搜索算法提高了算法实时性能;最后通过自适应模板更新改善了跟踪算法的稳定性.运动目标跟踪实验表明,该方法保留了NProd算法的高匹配精度,在亮度变化达到25%时可以保证跟踪稳定,且满足实时性要求. 相似文献
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