基于仿射变换的动目标成像跟踪算法研究

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本文档深入探讨了"动目标成像跟踪算法研究"这一主题,发表于2005年0月的《华东船舶工业学院(自然科学版)》期刊,作者郑文彬、朱鹏程和曾文火来自江苏科技大学机械工程系。该研究主要关注的是计算机视觉领域中的关键问题——如何从动态背景中有效地检测和跟踪运动目标。解决这个问题的一个重要策略是采用基于均匀稀疏采样仿射变换的参数模型块匹配算法。 在该方法中,图像被分解成多个固定大小的像素块,没有重叠,这样可以简化处理过程并减少计算复杂性。每个像素块在下一帧中在其邻近区域寻找最佳匹配,这种匹配产生的偏移向量即为像素块的运动矢量。通过将上一帧图像根据这些运动矢量进行补偿,然后与下一帧图像进行差分,有助于分离出目标的运动信息,减少背景噪声的影响。 为了进一步增强目标识别和跟踪的准确性,文中利用了形态学运算,这是一种图像处理技术,它可以帮助细化目标边缘,消除边缘噪声,并保持目标形状的一致性。这种方法有助于区分目标和背景,从而提高跟踪的精度和稳定性。 关键词包括"图像分割",这涉及到将连续的图像数据划分成有意义的部分,以便更好地理解和分析;"背景估计",是指通过算法或统计模型来预测和消除背景干扰,使目标从背景中凸显出来;以及"仿射变换",这是一种基本的几何变换,用于描述物体在空间中的平移、缩放、旋转等运动,对于目标跟踪中的姿态估计至关重要。 这篇论文提出了一种有效的动目标成像跟踪算法,结合了仿射变换、稀疏采样和形态学运算,旨在提高在动态环境中运动目标的检测和跟踪性能,具有较高的实用价值和理论研究意义。对于计算机视觉、机器人导航、视频监控等领域都具有重要的应用前景。