刘兴云
- 作品数：5 被引量：8H指数：1
- 供职机构：华侨大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种结合特征点匹配的在线目标跟踪方法
- 一种结合特征点匹配的在线目标跟踪方法，首先计算被跟踪目标的显著区域，从而获得最佳目标跟踪区域；然后采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化，并通过层级聚类方法剔除干扰点得到目标最终所在的位置；最后，将跟...
- 戴声奎刘兴云高剑萍
- 一种结合特征点匹配的在线目标跟踪方法
- 一种结合特征点匹配的在线目标跟踪方法，首先计算被跟踪目标的显著区域，从而获得最佳目标跟踪区域；然后采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化，并通过层级聚类方法剔除干扰点得到目标最终所在的位置；最后，将跟...
- 戴声奎刘兴云高剑萍
- 文献传递
- 基于TLD框架的在线目标跟踪算法研究
- 目标跟踪一直以来都是计算机视觉研究领域的一个热点和难点,在人机交互,智能视频监控,视觉导航等领域有广泛的应用前景。近些年来人们已经提出了很多有效的目标跟踪算法,但是目标跟踪的实际应用依然面临许多困难,如目标形变、光照变化...
- 刘兴云
- 关键词：目标跟踪TLD特征点匹配STC
- 文献传递
- 消除halo效应和色彩失真的去雾算法被引量：8
- 2015年
- 目的雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度的问题,传统的去雾算法易产生halo效应和色彩失真问题。为此,结合大气散射光特性提出一种基于相对总变差的图像复原方法。方法首先从大气散射光与纹理信息无关的角度出发,利用相对总变差分离图像主结构和图像纹理信息准确估计大气耗散函数,通过引入一个自适应保护因子来避免复原图像的色彩失真问题,最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,得到一幅清晰无雾的图像。结果通过与经典的去雾算法比较,表明该方法可以有效避免halo效应和天空颜色失真等不足,并且在图像的深度突变处也能得到很好的去雾效果。结论实验表明该算法的场景适应能力较强,时间复杂度与图像的大小成线性关系,相比于前人的算法在计算速度上有一定的提高。
- 刘兴云戴声奎
- 关键词：去雾大气散射模型
- 结合特征点匹配的在线目标跟踪算法
- 2018年
- 提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.
- 刘兴云戴声奎
- 关键词：TLD目标跟踪特征点匹配聚类
