基于mean-shift的运动目标跟踪算法应用
李敏
2013-05-25
发表期刊西南民族大学学报(自然科学版)
ISSN2095-4271
卷号39期号:03页码:477-481
摘要先了解了Mean Shift的发展历程,采用了密度梯度,均值漂移,联合空间范围(值)域的灰度和彩色图像用于保持不连续性滤波和图像分割.Mean shift的属性被重新考虑证明其在收敛区域内.建议的滤波方法与图像中的每一个像素点最接近的局部模块中的密度分布的联合域相关联.在获得图像区域时只需要多加一个步骤将区域分割成一个分段固定结构,再融合本地区域与附近的模块.在提出的这个方法中有两个参数需要控制,分别是空间的分辨率和空间的范围域.由于已经保证了图像的收敛性,因此该技术不需要用户干预停止过滤所需图像质量.
关键词均值漂移 密度梯度 密度分布 收敛性
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语种中文
资助项目重庆市教委kj121606
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/74779
专题国家开放大学重庆分部
作者单位重庆广播电视大学电子信息工程学院
第一作者单位国家开放大学重庆分部
第一作者的第一单位国家开放大学重庆分部
推荐引用方式
GB/T 7714
李敏. 基于mean-shift的运动目标跟踪算法应用[J]. 西南民族大学学报(自然科学版),2013,39(03):477-481.
APA 李敏.(2013).基于mean-shift的运动目标跟踪算法应用.西南民族大学学报(自然科学版),39(03),477-481.
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