论文研究-基于QP_TR信任域方法的低信噪比序列图像目标跟踪.pdf

所需积分/C币:7 2019-07-22 19:43:31 121KB .PDF

运动平台上低信噪比序列图像中的目标跟踪面临着两大困难:平台运动导致图像存在全局平移,使得目标在相邻帧间脱离跟踪算法搜索窗;图像中的干扰使得跟踪窗口经常跳动而导致跟踪失败。鉴于QP_TR信任域算法的优良性能,针对上述两个问题提出了一种新的基于QP_TR信任域和Kalman滤波的跟踪算法。该算法利用QP_TR进行图像稳定和模板匹配,通过Kalman滤波器状态估计滤除干扰。与三步搜索方法相比,加大了搜索窗大小的同时减少了模板匹配的次数,提高了性能。在真实图像序列上进行的实验表明,该算法能有效地稳定运动图像,实现

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