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特征描述子文献资料
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基于视频信号的目标跟踪技术综述
当今社会是一个视频信息爆炸的时代.在视频信号中进行目标跟踪具有越来越广泛的应用,也是近年来计算机视觉领域的研究热点.虽然经过近几十年的研究,研究人员已经提出了各种各样的方法,但是受到物体姿态变化、非刚体运动、遮挡、光照变化、相机运动等诸多因素的影响,稳定鲁棒的目标跟踪依然是一个很大的挑战.本文系统地对目标跟踪技术的关键技术和新方法进行了概括性论述.主要从目标建模(描述子)和目标检测方法两个方面分析了领域内的典型方法、研究进展和新水平,并进行了分类和归纳.后,总结了目标跟踪领域的主要研究方向和发展趋势.
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基于局部小波模式和一致性点漂移的多模医学图像配准
为提高多模医学图像配准的速度、精度和鲁棒性,本文提出一种基于局部小波模式(LWP)和一致性点漂移(CPD)的多模医学图像配准算法.首先提取图像稳定特征点,然后通过局部小波分解编码8邻域信息;接着变换中心像素值,使中心点像素构成的向量取值与小波分解向量取值范围相一致,通过比较中心像素变换向量与小波分解向量计算LWP描述子;后把结合高斯混合模型后验概率和负对数似然函数的函数作为目标函数,利用一致性点漂移算法进行模型参数估计和空间变换.实验结果表明在图像存在噪声、灰度不均匀和初始误配的情况下,LWP-CPD算法的鲁棒性、配准精度和计算复杂度都达到很好的效果.
