基于快速鲁棒相关和粒子滤波器的图像拼接方法

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MeanShift算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术_缪鑫

６６Mean Shift 算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术缪鑫（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007）摘要：基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术，已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，在很多领域被越来越广泛使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

文章结合Mean Shift 算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点，提出了将Mean Shift 算法与粒子滤波算法相结合，利用Mean Shift 算法的聚类作用，将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域，满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求，能够应用于高实时性的视频图像处理领域。

关键词：目标视频跟踪；遮挡；Mean Shift 算法；粒子滤波算法中图分类号：TP274.2文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2015）01-0066-02运动目标视频跟踪技术，目的是用计算机代替人，对视频图像中的目标物体进行判别和感知，该项技术在很多领域被越来越广泛的使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

目标跟踪是很多计算机视觉应用的关键技术，好的算法必须要解决目标在遮挡情况下的跟踪问题。

为解决目标遮挡问题，大致可有如下四类算法：（1）基于目标特征匹配算法。

（2）基于动态贝叶斯网络模型来精确地对遮挡过程建模。

（3）基于颜色分布的粒子滤波。

（4）多子范本匹配方法[1]。

在目标的变形、旋转的情况下，Mean Shift 算法的表现较好，因其利用梯度优化的方法，实现快速的定位目标，而能够实时地跟踪非刚性目标。

但是在目标被严重遮挡的特殊情况下，如：多个目标被同一物体遮挡，单个目标对应状态可能不是局部极值点，逐渐丢失目标，达不到目标跟踪的要求。

而粒子滤波算法，通常可用来解决非线性问题，采用多个粒子，对跟踪的不确定性有了判别，从而保证算法的鲁棒性。

鲁棒性优化的原理、评估方法及应用-放射医学论文-基础医学论文-医学

鲁棒性优化的原理、评估方法及应用-放射医学论文-基础医学论文-医学鲁棒性优化的原理、评估方法及应用放射医学论文基础医学论文医学放射医学作为一门重要的医学分支，应用广泛且发展迅猛。

在放射医学的实践中，为了保证诊断结果的准确性和稳定性，提高影像质量和疾病诊断的可信度，鲁棒性优化成为一种重要的手段。

本论文将着重探讨鲁棒性优化的原理、评估方法以及其在放射医学中的应用。

一、鲁棒性优化原理鲁棒性优化是指在实际应用中，通过在系统中引入一定程度的冗余，使得系统对各种干扰因素和不确定性具有强健性。

在放射医学领域中，鲁棒性优化的原理主要包括以下几个方面。

1. 信号处理技术鲁棒性优化中的信号处理技术主要针对图像数据的处理。

比如在辐射剂量计算中，为了减小各种因素对剂量计算结果的影响，可以基于模型订正或者增加剂量分配的冗余，提高系统的鲁棒性。

2. 特征提取与选择特征提取与选择是鲁棒性优化的关键环节。

通过合理选择影像中的关键特征，可以减少噪声和其他干扰因素对诊断结果的影响。

比如在肿瘤检测中，可以通过计算形状特征、纹理特征等来提高肿瘤检测的准确性和鲁棒性。

3. 算法优化算法优化是鲁棒性优化的重要手段。

通过改进或设计新的算法，可以提高系统对各种噪声和变化的适应能力。

例如，对于放射源和探测器位置的微小变化，可以采用基于机器学习的方法来优化图像重建算法，从而提高图像质量和诊断准确性。

二、鲁棒性优化的评估方法为了评估鲁棒性优化的效果，我们需要选择合适的评估方法和指标。

以下是几种常用的评估方法。

1. 灵敏度分析灵敏度分析是评估系统对输入参数变化的鲁棒性的一种方法。

通过改变系统参数或输入数据的扰动幅度，观察输出结果的变化情况，可以评估系统在不同干扰因素下的鲁棒性。

2. 参数估计参数估计是通过对输入参数进行统计分析，估计系统对参数变化的鲁棒性。

通过观察参数估计结果的方差、置信区间等指标，可以评估系统在不同干扰条件下对参数的稳定性和可信度。

粒子滤波器基本原理

基础。
采样阶段
1
采样阶段是粒子滤波器中最重要的步骤之一，其目的是从状态空间中生成一组样本，这些样本代表了系统状态的可能取值。
2
常用的采样方法包括随机采样、重要性采样等，根据具体问题和数据特性选择合适的采样方法。
3
在采样过程中，每个样本都会被赋予一个权重，用于表示该样本代表系统状态的可靠程度。
无人驾驶
无人驾驶是另一个重要的应用场景。在无人驾驶系统中，车辆需要实时感知周围环境并做出决策，以确保安全行驶。粒子滤波器在无人驾驶中主要用于传感器融合和定位。
通过将多个传感器（如GPS、IMU、轮速传感器等）的数据融合，粒子滤波器能够提供高精度的车辆位置和姿态信息。同时，粒子滤波器能够处理传感器数据的不确定性，提高车辆在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
粒子滤波器的参数需要手动调整，如粒子的数量、权重等，这可能会增加使用难度。
对初值敏感
粒子滤波器对初值的选择较为敏感，如果初值选择不当，可能会导致滤波器的性能下降。
粒子滤波器的改进方
06
向
权重更新策略的改进
重要性采样
在权重更新过程中，采用重要性采样技术，根据目标分布和观测数据之间的相似度，调整粒子的权重，以提高滤波器的性能。
机器人导航
机器人导航是粒子滤波器的另一个应用领域。在机器人导航中，粒子滤波器主要用于估计机器人的位置、速度和方向，以实现自主导航。
机器人通过传感器（如激光雷达、摄像头等）获取环境信息，并利用粒子滤波器进行数据融合和状态估计。粒子滤波器能够处理传感器数据的不确定性，并有效应对机器人运动过程中的噪声和干扰。通过不断更新粒子的权重和位置，粒子滤波器能够使机器人精确地跟踪实际环境变化，实现稳定导航。

基于序列图像的粒子滤波跟踪算法

ｏｊｃｕｉｇｐｒｃｓｅｈｄｓｍ．ｈｏｇｅｓｆａｅｓｕａｏ，ｈｌｏｔｍｄｓｒｅｉｐｐｒａｅｅｃａａｔ — ｂｅｔｓａｉｅｉｔｎｔｌｗｇｅａＴｒｈｔｔｒｍｌｔｎｔｅｇｒｈｅｃｂｄｉｔｓａｅｓｂｔｒｈｃｒｕｈｏｗｉｉａｉｉｎｈｈｔｒｅｉｃｏａ－ｍｅａｃｒｃｎｂｓｔａｏｖｎｉａｏｊｃｔｃｉｇａｏｉｍ．ｓｓｆｅｔ，ｃｕａｙａｄｒｕｔｈｎｃｎｅｔｎｌｂｅｔｒｋｎｇｒｈｉｔｒｌｉｏｏａｌｔＫｅｏｄ：ｅｕｎｅｉａｅｐｒｃｅｌｒｂｃｔｃｉｇｅａｐｅｙｗｒｓｓｑｅｃｇ；ａｉｔ；ｏｊｔｒｋｎ；ｒｓｍｌｍｔｌｆｅｉｅａ
文章编号：６３０５２０）６０４ —４１７ —９Ｘ｛０７０ —０６０
基于序列图像的粒子滤波跟踪算法
张成，杨淑莹
（天津理工大学计算机科学与技术学院，天津３０９）０１１
摘
要：于序列图像的目标跟踪方法研究已成为当前计算机视觉领域的一个重要研究内容．基构建一个准确、实时和
ＺＨＡＮＧｅｇ，ＹＡＮＧｈ — ｉｇＣｈｎＳｕｙｎ
（ｃｏｌｆｏｐｔｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＴａｊｎｖｒｉｆｅｈｏｏ，ｉｊ０１１Ｃｉ）Ｓｈｏｏｍｕｒｉｃｎｅｈｏｏ，ｉｉＵｉｓｙｏＴｃｎｌｇＴａｉ３０９，ｈｎＣｅＳｅｇｎｎｅｔｙｎｎａ

基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计

ｓｓｍｍｄｌｔｉｓＲｂｓＩｆｒｔｎＦｌｒ（ＩｏｅｔｔＩｙｔｏｅ，ｕｉｚｏｕｔｎｏｍａｏｉｅＲＦ）ｔｓｍａＪｅｌｅｉｔｉｅＭ，ａｄｒａｚｓｍｖｎ —ｂｅｔｎｅｉｏｉｇｏｊ — ｌｅｃ
（Ｊ，ｎｎｌｚｓｔｏｓａｅｎＫｌｎＦｌｒＦｚｙＡａｔｅＫｌａｉｅｎａｔｌＦｌｒＩＭ）ａｄａａｅｈｄｓｄｏａｙｍｅｂｍａｉｅ，ｕｚｄｐｉａｍｎＦｌｒｄＰｒｃｉｅ，ｔｖｔａｉｅｔ
ｍｅｈｄｔｏ．
Ｋｅｒｓｉｕｅｖｉｇ；ｉｇａｏｉｎｍａｒ；Ｋａｍａｉｅ；ＲｏｕｔＩｆｒｔｎＦｌｒｙｗｏｄ：ｖｓａｓｒｏｎｌｍａｅＪｃｂａｔｘｉｌｎＦｈｒｂｓｎｏｍａｉｉｅｏｔ
１３３
基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计
张捷，刘丁
（西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安７０４）１０８
摘要：对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法，针分析了基于Ｋｌｎ滤波、糊自适应Ｋｌｎａｍａ模ａｍａ滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精
ＯｎｉｅＥｓｍａｏｆＩｇａｏｉｎＭａｒｘＢａｅｎＲｏｕｔＩｆｒｔｎＦｌｅｌｔｔｎｏｍａｅＪｃｂａｔｉｓｄｏｂｓｎｏｍａｉｉｒｎｉｉｏｔ

基于均值移动与粒子滤波融合的跟踪算法

第３卷第１期８４
、０－８，ｌ３
・
计
算
机
工
程
２１０２年７月
Ｊｌ２２ｕｙ０１
ＮＯ．４１
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：０３２（１）＿ｌ＿３文献１０＿４８０２４＿５一２ｌ０ｏ０标识码：Ａ
ａｇｒｈｌｏｉｍ．Ｂｔｆｔｅｎｗｌｏｉｍｓｔｋｅｎｓｉｒｔａｄｐｒｉｌｌｒｎａｅ．ＴｈｕｅｆｐｒｉｌｓｉｏｔｎｎｄｔｅｎｍｂｒｏｔｏｈｏｈｅａｇｒｔｈａｅＭａ — ｈｆｆｓｎａｔｃｅｆｔｉｇｌｔｒｔｉｉｅｅｎｍｂｒｏａｃｅｓｃｎｓｔａｈｕｅｆｔａｐｒｉｌｓｉｄｐｉｅｘｅｉｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｃｍｐｅｔｘｓｉｇａｇｒｔｍｓｈｅｒａ・ｉｆｅａｇｒｈｓｉｐｏｅ，ｉｒｃｉｇａｔｃｅｓａａｔ．Ｅｐｒｍｎｓｌｓｏｔａｏ￣ｄｗｉｅｉｔｌｏｉｖａｒｓｈｎｈ，ｔｅｌｔｍｅｏｗｌｏｉｍｓｉｎｔｍｒｖｄｗｈｌｔａｋｎｅａｃｒｃｎｎｔｉｔｒｅｅｃｂｉｔｔｏｔｓｇｉｃｎｅｌｅｃｕａｙａｄａｉｎｅｆｒｎｅａｌｙｗｉｕｉｎｆａｔｃｉ． — ｉｈｉｄｎ

一种改进的快速特征点信息匹配算法

一种改进的快速特征点信息匹配算法随着图像处理领域的发展，快速特征点信息匹配算法变得越来越重要。

在很多领域，如计算机视觉、机器人、无人机等，图像处理任务中的快速特征点信息匹配算法都扮演着重要的角色。

然而，现有的快速特征点信息匹配算法中存在一些问题，如误匹配率高、算法效率低等。

本文提出了一种改进的快速特征点信息匹配算法。

该算法主要针对现有算法存在的问题，采用了一些新的策略来提升匹配精度和算法效率。

首先，我们采用sift算法来提取图像的特征点，因为sift算法具有较高的特征点稳定性和鲁棒性，可用于不同视角和光照条件下的图像匹配。

其次，我们对现有的特征点匹配算法进行优化。

我们观察到，在现有的算法中，匹配过程中往往只使用了特征点的局部信息，而忽略了整个图像的全局信息。

因此，我们提出了一种新的匹配策略：将图像划分成若干个小的分块，在匹配时，首先对每个分块求出其特征向量，然后再根据分块之间的相似度计算整幅图像的相似度。

这种匹配策略能够有效利用整个图像的信息，从而提高匹配的精度和准确率。

另外，我们还采用了多尺度匹配策略。

在现有的算法中，往往只在同一尺度的图像上进行匹配。

然而，在不同尺度下的图像中具有不同的特征点密度和相对位置，因此，我们采用了多尺度匹配策略来提高匹配的覆盖率和准确率。

具体而言，我们将图像缩放到不同的尺度下，在每个尺度下提取特征点，并进行匹配。

最后，将匹配结果进行汇总，得到最终的匹配结果。

最后，我们采用了一些技巧来提高算法的效率。

首先，在特征点匹配前，我们采用了一些预处理的策略，如去除一些重复的特征点和不稳定的特征点。

此外，我们还采用了一些高效的数据结构和算法来加速匹配过程。

通过实验验证，我们发现，相比于现有的特征点匹配算法，我们提出的算法具有更高的匹配精度和覆盖率，同时算法效率也得到了一定程度的提高。

因此，我们相信该算法在实际应用中具有很大的潜力和价值。

基于鲁棒子空间学习的粒子滤波跟踪算法

关键词：目标跟踪；粒子滤波；增量子空间学习；鲁棒特征空间学习
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）９３７ —６０１３９（０１０ —５９０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．９１８ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．０ｓ
但是当在长时间的跟踪或目标表面变化比较剧烈时，使跟踪会
０引言
在各种跟踪算法中，子滤波算法因其简单、应性强、粒适很
发生偏移，导致跟丢目标。在文献［］，ｐｏ４中Ｊｓｎ等人采用三个ｅ混合分量来表示目标的表面模型，中稳定分量表示运动估计其
中相对不变的部分，时分量表示目标运动中快速变化的部瞬
容易执行以及可以与其他的算法相融合等特点，现在已成为应用最广、最有效的方法之一 ’ 。粒子滤波能够同时跟踪多个】
假设，用一组随机的加权采样粒子来近似状态空间的后验概并
和其他物体的遮挡、目标的旋转而不断发生变化，因此跟踪算
法要能够随时适应表面的这种变化。通常跟踪算法所采用的目标表面模型要么是固定的，么被迅速地更新，些更新策要这略在目标运动时间比较短，目标的表面变化不大时比较有效。

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ｉｈｓｐｐｒｈａａｔｉｒｎｌｔｎｔａｓｏｍａｉｎｏｎｙｆｓｏｕｔｃｒｅａｉｎａｅｕｅｓｐｅｉｔｄｎｔｉａｅ．Ｔｅｐｒｍｅｒｃｔａｓａｉｒｎｆｒｔｓｆｕｄｂａｔｒｂｓｏｒｌｔｏｒｓｄａｒｄｃｅｏｏ
ｆｓ，ｘａｓｉｅａｄａｃｒｔｏｍｏａｃｉｇｓａｔｅｈｕｔｖ，ｎｃｕａｅｔｓｉｍａｅ．
Ｋｅｒｓｉｇｓｉｋｎ；ｐｒｉｌｉｔｒｃｒｅａｉｎｒｂｓｉｉｙｙｗｏｄ：ｍａｅｍｏａｃｉｇａｔｃｅｆｌｅｓ；ｏｒｌｔｏ；ｏｕｔｅｔ
ＮｅｍａｅＭｏａｃＭｅｈｄＢｓｄｏａｔｂｓｗＩｇｓｉｔｏａｅｎＦｓＲｏｕｔＣｏｒｌｔｎａｄＰｒｃｅＦｌｒｒｅａｉｎａｔｌｉｅｓｏｉｔ
ＨＯＭｉｇｆｉＨＡＧＪａ－ＱｕＡｎ－ｅ，ＺＮｉｎｉ，ＨｏＵＢ
这种算法虽然无法得到图像间的旋转参数但由于选用的核函数具有对细小变化和粗差不敏感的鲁棒性所以允许两幅图片之间存在小的旋转配准的准确性会随着旋转角度的增加而下降但不妨碍将鲁棒相关方法得到配准结果作为一个全局的近似解
ｓａｉｎｐｒｍｅｅｓｏａｔｃｅｆｌｒＵｓｎｈｒｄｃｅａａｔｒ，ｔｅｐｒｉｌｉｔｒｃｎｅｔｍａｅｉｇｒｎｌｔｏａａｔｒｆａｐｒｉｌｉｅ．ｉｇｔｅｐｅｉｔｄｐｒｍｅｅｓｈａｔｃｅｆｌｅａｓｉｔｍａｅｔｒｇｓｒｔｏａａｔｒａｉｙａｄｅｆｃｅｔ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏａｅｒｂｓ，ｅｉｔａｉｎｐｒｍｅｅｓｅｓｌｎｆｉｉｎｌＥｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｃｎｂｏｕｔｙｓ
（复旦大学电子工程系，２０３）０４３
摘要：为了在没有预处理和人工干预的情况下自动完成图像拼接，结合快速鲁棒相关与粒子滤波器，提出一种新的图像拼接方法。该方法利用快速鲁棒相关技术所提供的被拼接图像相对位置，作为基于仿射模型粒子滤波器的预测值；使用该预测值，粒子滤波器可简单而有效地估计出图像拼接所需的准确配准参数。实验结果表明：该方法在获得图像配准的全局解的同时，满足鲁棒性、实时性和准确性的要求。关键词：图像拼接；粒子滤波器；相关性；鲁棒性中图分类号：Ｔ９１３Ｎ１．７文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ８２（０６０ — １１０６２２９２０）３０９ — ５
子工程
Ｖｏ．Ｎｏ．１４，３
２０年６０６月
ＩＮＦＯＲＭＡＴＯＮＡＮＤＬＥＲＯＮＩＩＥＣＴＣＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
Ｊｎ，０６ｕ．２０
基于快速鲁棒相关和粒子滤波器的图像拼接方法
郝明非，张建秋，胡波
１引言
图像拼接技术的关键问题是图像配准，即寻找两幅图像重叠的部分，对齐所需的变换。众所周知，传统的图像拼接方法在满足鲁棒性、实时性和准确性的同时，很难做到遍历搜索去获得图像配准的全局解… 。文献【针对２】图像拼接的鲁棒性和实时性问题，在傅里叶谱上对方法进行了改进。方法采用的快速鲁棒相关技术属于利用图该像灰度信息进行匹配的方法，析表明它能部分克服现有技术存在的一些不足，如匹配速度慢、非鲁棒性、需要分
进一步优化等。由于文献［】２的方法是在频域内计算相关，所以可以在进行全局遍历搜索时保证速度。与传统的相关匹配以及直接鲁棒匹配相比，其拼接效果具有明显优势，同时，大尺寸图像的处理速度也是普通鲁棒匹配对方法的几千倍。可是，当文献【】２的方法被应用于拼接角度偏差大的图像（例如 ≥１。０）时，其方法的准确性是有
问题的。而在许多实际应用中，常无法保证两幅待拼接图像间不存在旋转。以计算出准确的旋转角度对最后通所
（ｅａｔｎｆＥｅｔｏｉｎｉｅｒｎ，ｕａｎｖｒｉＤｐｒｍｅｔｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉｇＦｄｎＵｉｅｓｔｏｙ，Ｓａｇａ２０３，ｈｎ）ｈｎｈｉ０４３Ｃｉａ
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｓｉｍａｅｕｏｔｃｌｔｏｔｐｅｒｅｓｉｇａｄｍａｕｌｏｅａｉｎ，ａｎｗｓｒｃ：Ｉｒｅｏｍｏａｃｉｇｓａｔｍａｉａｌｗｉｕｒｐｏｅｓｎｎｎａｐｒｔｓｅｙｈｏａｐｏｃｈｔｉｃｒｏａｅａｔｒｂｓｏｒｌｔｏｔａｔｌｉｔｒｔｅｌｚｍａｅｍｏａｃｉｇｉｒｓｎｅｐｒａｈｔａｎｏｐｒｔｓｆｓｏｕｔｃｒｅａｉｎｗｉａｐｒｉｅｆｌｏｒａｉｅｉｇｓｉｋｎｓｐｅｅｔｄｈｃｅ