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针对实际环境中运动目标的状态转移模型以及随机噪声分布存在的不确定性,提出了一种适用于复杂运动状态的视频目标跟踪算法。该算法同时结合了Kalman滤波(KF)实时性好的优点,以及粒子滤波(PF)能同时处理非线性、非高斯滤波问题的优点,通过对Kalman滤波性能进行分析,定义了评价滤波性能优劣的参数并作为判断条件,实现了不同运动状态下Kalman滤波和粒子滤波自适应切换。通过实验表明该方法在目标运动状态发生显著变化时仍能够实现稳定跟踪,同时具有较高的跟踪精度。 相似文献
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针对多视点视频编码视差估计计算量大的特点,提出一种基于均值偏移的多视点视差估计方法。在时空域上,分析了视差矢量和运动矢量的相关性,计算了预测视差矢量,确定了视差匹配的初始搜索位置。将该位置作为均值偏移迭代计算的初值,在参考帧中完成宏块的最佳匹配。通过实验表明:新方法与全搜索算法相比,在率失真性能降低甚微的情况下编码时间降低了94%以上;和快速搜索算法相比,新方法编码时间降低10%以上,率失真性能获得提高。 相似文献
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