基于网格量化和区间均值的动态目标识别

• 作者: 鲍溪清
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态目标识别 多尺度序列图像 网格量化 区间均值
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2006.02.012

摘要

动态目标识别中,当摄像机和目标之间相对距离变化时,对于同一目标的多尺度序列图像,虽然目标区域图像大小和清晰度不同,但整体结构分布具有相似性和一致性.根据这一特点,提出基于目标区域网格量化的方法.在目标区域上形成采样网格,通过相对量化提取结构特征矩阵.对于同一目标序列图像中的每一个目标区域,其结构特征矩阵基本不变.结构特征矩阵反映象素分布的自相关性质.进一步,对由干扰引起的灰度值结构分布误差,采用网格区间均值的方法加以解决.目标区域网格量化是对相邻采样点的差值进行量化匹配.区间均值是对少数相邻采样点的进一步匹配.实例表明,本文的方法运算速度快、可靠性高,达到了实用目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍溪清	大连交通大学软件学院	6	18	2.0	4.0