非线性Kalman滤波器在长序列立体图像运动估计中的应用
需积分: 5 44 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 263KB PDF 举报
"这篇文章是1996年4月发表在《北方交通大学学报》上的科研论文,由黄浴、袁保宗和彭光凤共同撰写。研究主要探讨了一种利用非线性Kalman滤波器对长序列含噪立体图像进行目标运动参数估计的方法。"
在计算机视觉领域,对运动目标的精确跟踪和参数估计是关键问题之一。本研究提出了一种创新的解决方案,该方案基于目标的运动模型,该模型考虑了恒定进动的旋转分量和恒加速的平移分量。这种模型能够更准确地捕捉物体在三维空间中的复杂动态行为。
非线性Kalman滤波器是一种高级的数据融合技术,常用于处理非线性系统的状态估计问题。然而,非线性滤波器存在可能的发散问题,即滤波器性能随着时间推移可能会逐渐恶化。为了解决这一问题,作者设计了一个带有阻尼因子的迭代Kalman滤波器。阻尼因子可以调整滤波器的更新速率,使其在保持对系统状态估计的有效性的同时,避免因过度敏感而导致的发散。
在实际应用中,初始状态的选择对滤波器的性能有显著影响。为了减轻非线性滤波器的发散性,作者还建立了一个线性算法,用于生成更可靠的初始状态估计。这个线性算法可以提供一个更为稳定和精确的起点,从而改善整个滤波过程的性能。
论文的最后部分,作者通过计算机模拟展示了所提方法的效果。这些模拟结果能够验证方法的有效性,并可能包括误差分析、跟踪精度对比以及不同条件下的性能评估。这样的实验数据对于理解新方法在实际环境中的表现至关重要,也为未来的研究提供了基准和参考。
关键词包括“长序列立体图像”、“运动模型”和“运动参数估计”,表明该研究集中在处理长时间连续的立体图像数据,以提取和跟踪目标的运动特征。分类号“TP242.31.TN911.7”将这篇论文归类于信息科学和技术的特定领域,具体涉及图像处理和计算机视觉。
这项工作为立体图像序列中的运动目标跟踪提供了一种新的、基于非线性Kalman滤波器的理论框架,对于提高运动估计的精度和鲁棒性具有重要意义,特别是在噪声环境中。这种方法的应用可以扩展到自动驾驶、无人机监控、视频分析等多个领域,有助于提升这些领域的目标识别和跟踪能力。
2021-09-29 上传
113 浏览量
2021-05-18 上传
287 浏览量
2021-07-13 上传
2015-05-13 上传
2021-07-14 上传
weixin_38499732
- 粉丝: 9
- 资源: 935
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南