基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对卫星图像传输进行跟踪识别方法优化,可有效提高卫星图像处理过程目标跟踪效果和准确性.对多特征目标进行跟踪,需要将不敏感特征与颜色特征进行融合,保证跟踪精度,完成目标跟踪.传统方法融合目标纹理特性、颜色特性、运动边缘特性等对目标进行表示,但忽略了对其进行迭代搜索,导致跟踪复杂度过高.提出改进的粒子滤波与均值漂移相结合的跟踪识别方法.通过粒子滤波获得目标状态的初始估计,然后利用卡尔曼滤波得到初始估计结果的最优估计,提高估计精度.在跟踪过程中利用Harris角点对目标旋转、光照及部分仿射变化不敏感等特性,与颜色特征进行融合来解决识别方法由于背景过于复杂而跟踪失败问题.然后将聚类中心作为代表粒子进行均值漂移迭代搜索,通过减少迭代的粒子降低识别方法的运算复杂度.试验结果表明,改进后的识别方法在鲁棒性和实时性方面都有所提高.
推荐文章
基于字典学习的卫星图像压缩算法研究
图像压缩
字典学习
稀疏表示
聚类
哈夫曼编码
基于锚定和EMD距离的星图识别方法
锚定
有向赋权二部图
EMD距离
识别
图像特征识别方法研究
特征识别
NMI特征
不变矩特征
比例特征
RST不变性
IRS遥感卫星图像地形校正
遥感
卫星图像
地形校正
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 卫星图像传输跟踪优化识别方法仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 目标跟踪 多特征 卫星图像
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 30-33,93
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3328字 语种 中文
DOI
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 李睿 兰州理工大学计算机与通信学院 28 111 6.0 9.0
2 刘同飞 兰州理工大学计算机与通信学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (159)
共引文献  (167)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (30)
二级引证文献  (8)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2008(19)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(19)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(25)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(25)
2011(17)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(17)
2012(25)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(22)
2013(14)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(14)
2014(13)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(7)
2015(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2020(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
多特征
卫星图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
论文1v1指导