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摘要
传统图像跟踪算法中,跟踪的图像搜索过程需要历遍所有特质,在图像场景较为复杂的情况下,在"无用"匹配点上耗费大量计算时间,跟踪过程误差较大。提出一种适用于复杂场景下动态图像跟踪优化算法,选择在复杂场景下鲁棒性较强的参数,以增加复杂场景下目标描述的信息量和稳定性;引入一种MAD(平均绝对差)匹配算法:在进行动态图像跟踪过程中采用MAD算法和鲁棒性参数相结合,通过动态帧图像和静态帧对比量即MCD(最多临近点),设定跟踪阈值,通过选取后的图像实现动态图像的运动目标跟踪。仿真实验结果表明,提出方法的跟踪精度对比传统方法有明显提高。
- 出版日期2016
- 单位安阳师范学院
