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复杂场景下的运动目标鲁棒跟踪是计算机视觉领域中的难点问题,针对这一问题,提出一种基于蛙眼视觉检测模型的运动目标双阈值判定跟踪方法。该方法在原始差分检测的基础上利用蛙眼对运动目标的弯曲边缘反应强烈的特性,引入时空熵对检测到的目标边缘进行精化,建立一种与之相应的由双阈值来判定运动目标存在的方法,再结合区域生长自适应地获取尺度变化的运动目标区域,实现对运动目标的鲁棒性跟踪。运用不同场景的室外图片序列进行实验,结果表明该方法能够准确稳健的跟踪目标,尤其对尺度变化的目标,其目标覆盖率达到90%以上。