【摘 要】
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低对比度的机动小目标跟踪的问题在计算机视觉和图像处理领域研究的新的热点之一,并且广泛的应用于军事武器制导、工业生产线、医疗器械和智能交通等多个领域。本文着重阐述
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低对比度的机动小目标跟踪的问题在计算机视觉和图像处理领域研究的新的热点之一,并且广泛的应用于军事武器制导、工业生产线、医疗器械和智能交通等多个领域。本文着重阐述了低对比度机动小目标跟踪的算法研究,其中主要包括双波门跟踪算法、MeanShift算法、Camshift算法及Kalman滤波等检测和跟踪算法。针对低对比度机动小目标的特点,本文通过分析改进双波门跟踪算法和结合kalman滤波的Camshift算法,总结了两种目标跟踪算法优缺点。在结合双波门的Camshift算法中,弥补改进双波门跟踪算法和结合kalman滤波的Camshift算法中的不足。实验结果表明,结合双波门的Camshift算法不仅对于低对比度背景条件下连续图像小目标的检测和跟踪的效果非常好,而且提高了目标检测跟踪的实时性、稳定性和精确性。
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