HSV颜色空间特征与Kalman滤波融合的目标跟踪

为了克服噪声、遮挡、背景的改变等对目标识别带来的困难,出现了很多的跟踪算法。提出了一种基于HSV色彩空间的目标跟踪融合算法,即在较短时间内,将目标的运动看作一时不变系统,引入卡尔曼滤波进行参数辨识,使得跟踪系统具有后续状态预测的能力。算法包括均值漂移算法跟踪下利用卡尔曼滤波对后续状态预测和基于卡尔曼滤波状态估计的Bhattacharyya系数分析两个子过程,整个跟踪过程分两个子过程交替执行。对不同的视频序列测试的结果表明,算法能够对目标进行持续、稳健的跟踪。验证了新方法的有效性和准确性。

对称分数B样条小波的PCA图像融合

有良好逼近能力的对称分数B样条小波,在刻画图像纹理方面优于传统小波,为图像融合提供了有利条件。将其与PCA(Principal Component Analysis)变换相结合之后对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行融合,提出了一种新的图像融合算法。对两幅源图像应用PCA变换,得到的两个第一主分量分别进行对称分数B样条小波变换,再对产生的两组高、低频小波系数采取不同的规则进行融合,生成两组新的高、低频系数,对其进行小波反变换得到新的第一主分量,与多光谱图像的其他主分量进行PCA反变换,得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法使融合图像既提高了分辨率又保留了丰富的光谱信息。