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1.
基于图像融合的动态轮廓线跟踪新方法   总被引:7,自引:3,他引:4  
赵鹏  浦昭邦  张田文 《光学学报》2005,25(6):60-766
红外与可见光传感器是目标跟踪识别系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行融合能有效提高系统跟踪检测的准确性。将动态轮廓线模型与图像融合结合,在特征搜索过程中利用特征点准确地完成了图像配准,同时使用了一种新的特征级融合方法,将两种图像中目标轮廓的B样条曲线控制点进行实时微分耦合。这种耦合将Curwen提出的微分耦合机制作了改进,利用图像配准把刚性硬模板改变为实时的变换模板并推导了融合后动态轮廓线的新的动力学方程。这种融合利用了红外图像目标轮廓信息约束可见光图像中动态轮廓线的收敛形状,有效地提高了可见光图像目标跟踪的准确性。对运动人手序列图像的对比跟踪实验表明,这种融合使得可见光图像中动态轮廓线平均跟踪误差减小了60.25%。  相似文献   
2.
提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。  相似文献   
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