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摘要:
针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进 SUSAN 角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板“核”来检测区域目标角点,其改进 SUSAN 角点算法在继承原有 SUSAN 算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用 HSV 颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立 HSV 颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。
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文献信息
篇名 基于 SUSAN 角点和 HSV 颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 SUSAN 角点检测 粒子滤波算法 目标跟踪 HSV 颜色模型
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 图像处理与应用
研究方向 页码范围 173-176,221
页数 5页 分类号 TP391
字数 3409字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闫河 重庆理工大学计算机学院 37 168 6.0 11.0
2 王朴 重庆理工大学计算机学院 5 20 3.0 4.0
3 刘婕 重庆理工大学计算机学院 5 20 3.0 4.0
4 杨德红 重庆理工大学计算机学院 9 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
SUSAN 角点检测
粒子滤波算法
目标跟踪
HSV 颜色模型
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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