视频运动目标检测与跟踪：小波变换与粒子滤波算法

"本文详细探讨了基于小波变换的纹理信息在捷联惯导系统和视频运动目标检测与跟踪中的应用。作者陈哲和张涛分别从颜色信息和纹理信息两个方面阐述了相关技术。 在颜色信息处理方面，文章介绍了如何使用HSV颜色模型进行颜色特征提取。为了减弱亮度对目标描述的影响，作者对HSV模型的H（色调）、S（饱和度）和V（亮度）三个分量进行了细致的划分，并采用8x8x4的格子。通过计算候选目标区域和目标模板区域的颜色直方图，利用Bhattacharryya距离衡量它们之间的相似度。设计的颜色观测似然函数用于评估候选目标与目标模板颜色的匹配程度，函数值越大，表明颜色相似性越高，候选目标为真实目标的可能性也就越大。 接着，文章着重讲解了纹理信息在图像处理中的重要性。小波变换作为一种有效的信号分解工具，可以将图像分解为不同频段的系数，以揭示图像的纹理特征。粗纹理集中在低频部分，而细纹理则在高频部分。论文采用了Haar小波进行三层小波分解，以此提取图像的纹理信息。每层分解产生不同方向的高频和低频信号分量，这些分量可以用来区分图像的不同部分。 在张涛的博士学位论文中，他专注于视频运动目标的检测与跟踪。论文指出，运动目标检测涉及全局运动估计和运动补偿，以及快速目标提取。张涛提出了一种基于全局运动估计的检测算法，通过边界块的投影匹配和高阶统计量减少噪声影响，准确提取运动目标。在跟踪部分，他针对粒子滤波算法的粒子贫化问题，提出了改进的重采样方法，增加粒子的多样性，以保持对目标状态的描述能力。 这两篇文献深入研究了颜色和纹理信息在实际应用中的处理方法，为图像分析和理解提供了强有力的技术支持。"