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基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪仿真
被引量:
2
1
作者
冉启武
《计算机仿真》
北大核心
2019年第10期405-408,共4页
在处理复杂多帧视频图像时,传统的基于SURF特征的图像邻域跟踪方法暴露出目标邻域精度不高、边界不够平滑且无法满足实时处理要求的情况.针对上述情况提出了一种基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪方法.方法首先通过选取适当的叠加尺度...
在处理复杂多帧视频图像时,传统的基于SURF特征的图像邻域跟踪方法暴露出目标邻域精度不高、边界不够平滑且无法满足实时处理要求的情况.针对上述情况提出了一种基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪方法.方法首先通过选取适当的叠加尺度,将邻域特征描述的向量与适当的叠加尺度进行完全叠加,完成去除冗余特征点和离散点处理,再对叠加区域中出现的目标给予权值,最后将权值与显著性加权最小二乘图像匹配方法结合完成多帧视频图像的邻域跟踪.实验表明:提出的方法不仅可以提高多帧视频图像的特征提取与匹配的精准率,而且降低了在匹配过程中出现的噪声问题,证明了上述方法相对于现有的邻域跟踪方法有很大的优越性,为下一步的多帧视频图像领域跟踪提供了精确的方法.
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关键词
邻域跟踪
图像跟踪方法
特征提取与匹配
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职称材料
题名
基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪仿真
被引量:
2
1
作者
冉启武
机构
陕西理工大学电气工程学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2019年第10期405-408,共4页
基金
陕西省教育厅(17JK0139)
文摘
在处理复杂多帧视频图像时,传统的基于SURF特征的图像邻域跟踪方法暴露出目标邻域精度不高、边界不够平滑且无法满足实时处理要求的情况.针对上述情况提出了一种基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪方法.方法首先通过选取适当的叠加尺度,将邻域特征描述的向量与适当的叠加尺度进行完全叠加,完成去除冗余特征点和离散点处理,再对叠加区域中出现的目标给予权值,最后将权值与显著性加权最小二乘图像匹配方法结合完成多帧视频图像的邻域跟踪.实验表明:提出的方法不仅可以提高多帧视频图像的特征提取与匹配的精准率,而且降低了在匹配过程中出现的噪声问题,证明了上述方法相对于现有的邻域跟踪方法有很大的优越性,为下一步的多帧视频图像领域跟踪提供了精确的方法.
关键词
邻域跟踪
图像跟踪方法
特征提取与匹配
Keywords
Neighborhood
tracking
least squares image tracking method based on saliency weighted
Feature extracti
on
and matching of multi-frame video
image
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪仿真
冉启武
《计算机仿真》
北大核心
2019
2
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