一种基于双向鉴别信息的粒子滤波跟踪方法

为提高对复杂背景下目标的跟踪精度,提出一种基于双向鉴别信息的粒子滤波目标跟踪方法。首先在视频图像序列的第一帧中,同时给目标和背景建立模型。然后以粒子滤波为跟踪框架,对每个粒子进行操作时,采用基于扩展的局部不变特征分别描述目标区域和背景区域。最终通过目标和背景的双向鉴别信息,获取目标的跟踪结果。实验结果表明,此方法在不需要太多数目粒子的条件下依然可以达到很好的跟踪效果。     

高职《计算机应用基础》课程教学探索

《计算机应用基础》课程是高职教育的基础课程之一。本文分析了高职院校在《计算机应用基础》课程教学过程中的遇到的典型问题,进行了教学方式及实训环节等方面的一些探索。提出通过改进老师教授方式,改变学生学习态度、有针对性的上机实训的方式来促进学生对计算机应用基础知识的熟练掌握。     

一种基于视觉系统的宽动态处理方法

传统相机动态范围与真实场景动态范围之间的巨大差距导致成像时很多细节信息无法被准确记录。传统的宽动态方法虽然有较明显的图像增强效果,但算法复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。针对现有宽动态方法的不足,提出一种基于视觉系统的宽动态处理方法。该方法只使用当前场景的一帧图像信息,根据人眼视觉系统特点制定一个两层宽动态处理机制,并且使用像素邻域信息计算参数环境变量,使得处理后的图像能够对暗区域还原信息,对亮区域抑制强光减少光晕影响,对中间区域拉伸,获得更大的动态范围。实验结果表明,可以有效地扩展图像的动态范围,且算法复杂度低,能够做到实时处理。