综合前人的方法以及问题,本文提出一种基于边缘特性的Mean Shift核窗口自动调节方法,它是检测目标区域的边缘,根据形心求取核窗口大小,核窗口大小会实时地根据目标的尺度变化而变化,提高跟踪准确度,并且算法复杂度大大减小。 1 Mean Shift跟踪技术 Mean Shift算法运用在运动目标跟踪时,首先根据目标特征的概率直方图建立初始...
虽然mean shift跟踪方法采用的模型比较简单,对目标的形变、旋转有一定的稳定性,但是这种方法只利用了目标的颜色信息,当场景中光照发生变化时,目标的颜色分布也会随之变化,从而导致跟踪过程的不稳定性。同时,mean shift跟踪方法中采用单层直方图的目标特征描述,在光照变化时,会带来较大的误差。 针对mean shift跟踪方法跟踪...
叶佳,张建秋 : 基于 mean - shift 算法的目标跟踪方法 2623 3 MST 算法 Mean2shift 算法是将一组数据的概率密度函数 恢复出来并求出该概率密度函数极值点的一种方 法 1 可以利用概率密度函数的极值点对数据进行分 类 1 下面用一个例子来说明 : 假设在某一时刻有 n 个观测值 , 这些观测值分 别来自三类...
针对图像全局立体匹配精度高、计算量大的问题,提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法。首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号。在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给...
基于角特征和Mean-shift的车辆跟踪方法
提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法.首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号.在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给K-means聚类算法,对像素再次聚类,提高立体匹配...
We propose a global stereo matching algorithm based on mean shift image segmentation to improve image global stereo matching for its high accuracy but large calculation. Firstly, we use the mean shift algorithm to segment the original image to get the number of homogeneous regions and their labels...
基于Mean—shift分割的高分辨率遥感影像变化检测方法
图像检测与分割方法及其应用3.5 基于多尺度和Mean-Shift分割在图像处理中的应用
基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法