均值转移在目标区域自动提取中的应用研究

随着农业自动化程度越来越高,图像自动处理以及信息自动获取也成为研究的热点。在此背景下,提出了一种基于均值算法的区域自动提取方法,能够快速、准确地获取目标区域的边界信息,能为将来实现农业灌溉以及城市规划工作自动化提供参考。

一种有效的体育视频目标跟踪算法

论文研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种最优化的混合跟踪方法。首先,采用粒子滤波算法来预测运动目标的初略位置,通过比较预测位置上的目标同目标模型之间的相似度,当相似度小于一定的阀值时,认为目标运动模型发生了根本变化,需要启用新的运动模型;当相似度大于一定的阀值时则认为目标运动模型没有发生大的变化,不需要启用新的运动模型,通过这种方式找到目标的最优化运动模型。最后将最优化的运动模型用于基于核的均值转移算法中,从而获得运动目标的精确位置。

基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪

提出一种融合Gabor小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift目标跟踪算法.首先,提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图;其次,基于mean shift算法定义融合相似度系数,对特征空间进行融合并得出目标中心位置;再次,通过定义特征自适应系数来融合基于颜色和纹理特征的目标位置;最后,对上述结果进行处理,得到目标最终位置.实验结果表明,该算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时能够得到比较理想的跟踪效果.