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dipback
- 图像处理的标准程序 经过几十次测试 包括：bmp图象读取，噪声产生，滤波，边缘跟踪-image processing standard procedure after dozens of tests including : bmp image read, noise, filtering, Edge tracking, etc.
rob_hess_pf.粒子滤波现在已经成为目标跟踪领域的主流算法
- 粒子滤波现在已经成为目标跟踪领域的主流算法，它的应用范围广泛，在非线性、非高斯噪声下依然表现良好。该代码是Rob Hess 编写的。他的个人主页是：http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/ ,Now,Partical filter has become the main algorithm in moving target tracking region.It still perform very well in nonlinear non-gaussia
targets-detection-and-tracking
- 基于vc++6.0+opencv的运动目标的检测与跟踪，包括一个小车视频，主要功能是在噪声、静止背景下实现运动目标的检测-Vc++6.0+ opencv-based moving target detection and tracking, including a car video, the main function is in the noise, static background detection of moving objects
Image-Processing
- vc++数字图像编程基础，包括点运算、几何变换（平移、旋转、缩放、镜像）、正交变换（沃尔什、傅里叶、离散余弦）、图像增强（图像平滑、中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化）、形态学变换（腐蚀、膨胀、开、关）、边缘与轮廓（robert、sobel、frewit、kirsch、gauss-laplace边缘检测算子，hough变换，轮廓提取，轮廓跟踪）、图像分析（阈值分割、投影检测、差影检测、模板匹配）、图像复原（卷积模糊、逆滤波复原、维纳滤波复原，随机、椒盐噪声）、图像编码（赫夫曼编码、香农费诺编码、行
Tracking
- 提出一种新的目标表示和定位方法,该方法是非刚体跟踪的核心技术.利用均质空间掩膜规范基于特征直方图的目标表示,该掩膜引入了适合于梯度优化的空间平滑相似函数,所以可以将目标定位问题转换为局部极大值求解问题.我们利用从Bhattacharyya系数倒出的规则作为相似度量,利用mean shift procedure完成优化求解.在给出的测试用例中, 本文方法成功解决了相机移动,阴影,以及其他的图象噪声干扰.文章对运动滤波和数据关联技术的集成也进行了讨论.-A new objective and pos
biye
- 基于投票算法的目标跟踪,基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得到匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。-The method used object matching to get objects’ position in differe
xyinying
- 背景差和帧差法实现运动人体的跟踪，具有搞噪声和消除大部分阴影功能-Background difference and frame difference method to achieve motion tracking of the human body, has engaged in the shadow of the noise and the elimination of most of the functionality
xtouying
- 背景差和帧差法实现运动人体的跟踪，具有搞噪声和消除大部分阴影功能-Background difference and frame difference method to achieve motion tracking of the human body, has engaged in the shadow of the noise and the elimination of most of the functionality
kalman
- kalman滤波器收到好的结果基于c++和opencv-Tracking of rotating point. Rotation speed is constant. Both state and measurements vectors are 1D (a point angle), Measurement is the real point angle+ gaussian noise. The real and the estimated points
dspwork
- 針對於已加入雜訊的BMP檔 利用 SAD,MSE, POF,POC等功能 作追蹤的功能-Noise for the BMP files have been added by SAD, MSE, POF, POC and other functions for the tracking function
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- 本文提出一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法, 实验结果表明,该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变,以及部分遮挡等恶劣条件下实现准确跟踪,比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性,能够满足地面侦察任务在多种复杂条件下对感兴趣目标进行准确跟踪的需求-In this paper, under the conditions of a complex gradient direction histogram based on subspace tracking me
407144_0ada6272e76cf408
- 设置kalman滤波器中噪声大小以及状态状态转移矩阵，测量向量，就可以进行目标的跟踪。 -Kalman filter set size and noise in the state transition matrix, measurement vector, target tracking can be carried out.
covariance-tracking
- 该代码用于实现视觉目标跟踪研究中的协方差跟踪，能够把多种时空特征融合于统一的模型中，在实现视觉目标跟踪时具有较好的鲁棒性，而且其维数等于使用特征的数量，与各个特征的维数无关，因此，其计算复杂度较小，实时性较好。-This code is used to realize covariance tracking in the research field of visual object tracking of computer vision. It enables fusion of variou
Seg_By_MeanShift
- 均值漂移Mean Shift算法是一种基于核密度估计的处理方法，被广泛用于图像降噪，分割和目标跟踪中，本代码是图像分割实现。-Mean Shift algorithm is a kernel density estimation based approach is widely used for image noise reduction, segmentation and target tracking, the code is to achieve image segmentation.
ImgProcess2009-05-14
- 这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块： 图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示 图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸 图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割， 图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声 图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二
435234paper
- 从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。-Explored from the perspective of the side edge-detection tracking the centroid tracking of maneuvering targets in the image sequence, in-depth analysis of the statistical properti
32421paper
- 介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理，通过建立跟踪误差模型，讨论分析了红外成 像波门形心跟殊算法的误差，当误判概率越小，波门内目标像素越多，背景像素越少时，形心跟踪误差越小 当信噪比越大，相关搜索的次数越少，相关运算的像素总数越多时，正确匹配系数越高。试验证明，该算法不仅能减小跟踪误差，而且能提高跟踪的精确度和稳定性。 -Infrared imaging gate centroid tracking algorithm principle, through the establishme
camshift
- 基于camshift的目标跟踪源代码，了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的。- 英语 中文(简体) 日语 Based on the target tracking camshift source code, has been able to better address the dynamic model of nonlinear non-Gaussian and t
1
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子 空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标 的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条 件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
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- 本文在在尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上, 提出了一种基于累积特征的多目标的跟踪算法, 通过对目标的SIFT特征进行实时更新来去除由噪声(或形变)带来的\过时"特征信息, 保证了特征的稳定, 提高了匹配准确度. 实验结果表明, 本算法能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题, 同时对跟踪过程中多目标的关联, 也具有较好的鲁棒性.-In this paper, the Scale In