一种新的基于Gabor小波的目标跟踪方法

针对利用Gabor小波进行目标特征点识别的过程中所选取的参数序列过多的问题,给出了一种新的参数选取方法.该方法利用Gabor多尺度参数,配合权重函数,通过能量函数计算出相应的方向参数,构成图像的特征点集合.这样得到的特征点集合,不但充分利用了Gabor小波变换中的尺度参数的特性,而且通过配合以特征点粗匹配算法,大大减轻了特征点序列过多所造成的算法耗时问题.仿真和实验表明,算法可广泛应用于各种图像目标识别与跟踪的系统中,具有良好的图像目标识别能力.

一和新硇基于Ｇａｂｏｒ小波昀目标跟踪方法邢卓异，朱齐丹，林壮（哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要：针对利用Ｇａｂｏｒ小波进行目标特征点识别的过程中所选取的参数序列过多的问题，给出了一种新的参数选取方法。该方法利用Ｇａｂｏｒ多尺度参数，配合权重函数，通过能量函数计算出相应的方向参数，构成图像的特征点集合。这样得到的特征点集合，不但充分利用了Ｇａｂｏｒ小波变换中的尺度参数的特性，而且通过配合以特征点粗匹配算法，大大减轻了特征点序列过多所造成的算法耗时问题。仿真和实验表明，算法可广泛应用于各种图像目标识别与跟踪的系统中，具有良好的图像目标识别能力。关键词：Ｇａｂｏｒ小波目标跟踪特征粗匹配Ｇａｂｏｒ参数选择运动目标的跟踪技术对实时性和识别精度有较高小波变换中的尺度参数，而且通过寻优的方式找到合适的要求【ｌ】。在过去的二十多年里，目标跟踪与识别一直的方向参数。这样，既避免了单纯参数寻优所带来的不是非常活跃的研究领域。其应用包括：导弹的地形和地能发挥Ｇａｂｏｒ特性的问题，同时也避免了实验法所带来图匹配、飞机导航、武器投射系统的末制导、光学和雷达的巨大的计算量。的图像跟踪、工业流水线的自动监测等。