一种运动物体的动态模糊跟踪新方法

摘要

为了解决在无任何先验知识的条件下,具有强噪声背景的远距离迎面运动物体的跟踪问题,本文提出了动态模糊跟踪算法该算法根据图像序列相关性强的特点,模拟人脑的记忆过程,引入目标可能度来表征检测到的某个物体属于目标的程度,并通过对物体目标可能度的计算保证物体跟踪的连续性算法采用时间和空间相结合的模糊分析方法来分析物体在相邻图像中的位置及特征的变化,从而实现记忆的增强和衰减过程。对运动图像的跟踪处理结果表明,动态模糊跟踪算法实现简单,抗噪性强,能在大面积强噪声背景下稳定地跟踪运动物体。