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公开(公告)号：CN101458816A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200810232716.9
申请日：2008-12-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种数字视频目标跟踪中的目标匹配方法。其步骤为：(1)根据目标像素的统计特征建立视频目标时空信息模型；(2)计算视频后续帧中的所有目标位置假设的每一个像素与所述目标时空信息模型的拟合程度，并判断这些拟合程度，对于拟合程度大于设定门限的像素认为其属于目标时空信息模型，使用核函数对后续帧中属于上述模型的像素加权，计算每一个目标位置假设和时空信息模型的匹配度；(3)计算后续帧中所有目标位置假设的上述匹配度，对于匹配度高于设定阈值2或阈值1的目标位置假设认为是目标的真实位置，并用匹配度高于设定阈值2的目标位置假设置更新目标时空信息模型。本发明具有分辨力高，跟踪目标稳定的优点，可用于在航拍视频中的运动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN101241546A
公开(公告)日：2008-08-13
申请号：CN200710019117.4
申请日：2007-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种弥补步态二值图失真的方法，主要解决步态数据库中的步态二值图所含人体信息缺损的问题。该方法的具体过程是：对步态二值图进行去噪、裁剪的预处理，得到标准步态图；将当前表征步态图与前一帧标准步态图的差值作为标准步态图的帧差；将步态周期中的各幅标准步态图相加，并取其平均，得到本周期的步态能量图；按照设定域值对步态能量图进行过滤，去除能量图的噪声或较弱的信号得到步态主体图；将步态主体图与标准步态图的帧差进行合并，得到帧差主体图，以弥补步态二值图因人体信息缺损造成的失真，并体现人体在行走过程中形态上的变化。本发明具有能有效地表征步态二值图，提高识别率的优点，可用于步态识别中的图像处理过程。
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公开(公告)号：CN101458816B
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN200810232716.9
申请日：2008-12-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种数字视频目标跟踪中的目标匹配方法。其步骤为：(1)根据目标像素的统计特征建立视频目标时空信息模型；(2)计算视频后续帧中的所有目标位置假设的每一个像素与所述目标时空信息模型的拟合程度，并判断这些拟合程度，对于拟合程度大于设定门限的像素认为其属于目标时空信息模型，使用核函数对后续帧中属于上述模型的像素加权，计算每一个目标位置假设和时空信息模型的匹配度；(3)计算后续帧中所有目标位置假设的上述匹配度，对于匹配度高于设定阈值2或阈值1的目标位置假设认为是目标的真实位置，并用匹配度高于设定阈值2的目标位置假设置更新目标时空信息模型。本发明具有分辨力高，跟踪目标稳定的优点，可用于在航拍视频中的运动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN101231748A
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200710199274.8
申请日：2007-12-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解的图像融合方法。该方法的处理过程是：对原始的一组红外图像与一组可见光图像中的每一幅图像进行同均值同方差的预处理；利用奇异值分解将预处理后的原始图像分为低分辨层、高分辨层和超高分辨层；根据每层的不同特点分别对低分辨层采用加权平均锐化方式进行融合，对高分辨层提出基于灰度选择、基于局部能量和基于小波变换方式融合，对超高分辨层进行丢弃；用融合后的低分辨层和高分辨层重构最终的融合图像。实验结果表明：用本发明方法得出的融合图像与原始图像有更高的相似度，并且包含更多的边缘信息和细节信息，优于已有的图像融合方法，可用于对目标的准确识别。
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