论文部分内容阅读
提出了基于粒子滤波的目标跟踪算法，并给出了系统硬件构成。针对图像跟踪中的非线性滤波问题，采用了粒子滤波算法。分析了粒子滤波算法中的退化现象，设计了一种新的重采样算法。算法中样本的权值将直接决定该样本是否应该被保留和以后的使用次数。对区分权值大小的闽值进行动态调整，在迭代的初始阶段，调整阈值保证半数以上的粒子为“大”权值。在粒子滤波的框架下，采用相关跟踪算法。算法仿真结果表明，与系统重采样算法相比，新的粒子滤波重采样算法均方根炭差减少一倍。对352pixel×288pixel大小的图像做到了10f