基于中心对称局部二值模式的背景建模方法研究

2 2
y1 =
nh
x iw ig i= 1 wig i= 1
m
/ ( 7)
y0 - xi h
D=
u= 1
H au H bu +
( 10)
式中 : w i =
qu b xi - u ( 8) u= 1 p u y0 MS 跟踪通过反复迭代式 ( 7) , 使候选目标不断
式中: H a 和 H b 分别表示目标区域和背景区域的特 征直方图; 为常量 , 避免除零 , 取为 0. 01. 利用该值 的大小来判断特征对目标和背景分布的区分程度, 该值越大, 表明该特征越有效, 所以, 本文选择该值 最大的特征作为最有效特征用于目标模型描述 . 图 1 采用多个场景下的图像来说明特征自适应 选择方法的有效性 . 图 1( a) 为可见光图像帧 , ( b) 和 ( c) 为同一场景的经过配准的红外和可见光图像帧. 图中标出了三个目标 , 较小的白色矩形框表示目标 区域, 两个白色矩形框之间的区域为背景区域 . 表 1 给出了不同特征的区分度值计算结果 . 从表 1 可以 看出, 目标 1 最有效的特征为颜色, 目标 2 最有效的 特征为纹理 , 目标 3 最有效的特征为红外灰度.
第 40 卷第 1 期 2011 年 1 月
光 子 学 报 ACT A PH OT ON ICA SINICA
V ol. 40 N o. 1 Januar y 2011
文章编号 : 1004 - 4213( 2011) 01 - 0154 -7
基于特征自适应选择的金字塔均值漂移跟踪方法
赵高鹏, 薄煜明
地沿着相似性度量的梯度方向移动到新的位置 y 1 , 由于 MS 算法的收敛性, 若干次迭代就使得相似性 系数 达到最大, 得到当前帧中的目标最优位置. 当 核函数 k 取为 Epanechnikov 核函数时 , 式 ( 7) 可以 简化为式 ( 9)

ａ ｏｉｍ ｌｅ ｆｅ ｍ ｎ ｔｎ ｎ ｔ ｌ ａｒ ｕ ｉ ｍ ｔ ｄ ｐ ｖ ｅｔ ｎｗ ｌ ｒｈ ｒ ｉ ｓ ｓ ｅｔｉ ｕｉ ｈ ｏ ｌ ｒｖ ｅ ｏ ａｄ ｉ ｓ ｅ ｇ ｔ ｅｚ ｉ ｅ ａ ｎ ｇ ａｏ ｓ ｇ ｃ ｅ ｓ ｅ ｈ ｎ ｒ ｄ ｈ ｅ ｃ ｏ ｅ ｃｎｉ ｎ ｔ ｐ ｇ ｒ ｕ ｉ ． ｒ ｌｅ ａｔ ａｃ ｌ ｅｅｓ ｍ ｎ ｔｎ ｇ ｏｄｉ ｏ ｓ ｐｉ ｔ ｅ ｒｏ Ｗ ｅ ｉ ｔ ｕ ｍ ｔ ｍｕｉｖｌ ｅｔｉ ｕｉ ｔ ｆ ｎ ｈ ｃ ｓ ｎ ｅ ｚ ｈ ｏ ｉ ｔ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｌ ｅ ｇ ａｏ ｓ ｎ
传感器，从客观世界中获取 目 背景信号，并使用光电子及计算机信息处理手段自 标／
动地分析场景信号、 检测、识别感兴趣的目 标及获取目 标各种定性、 定量性质的科学
技术领域。 尽管这一领域的研究自６ 年代始就已得到有关学术界和应用部门的重视， ０
但主要还是近二十年来， 随着各种复杂算法、 微处理器技术、 ＬＩ ＨＩ 技术的快 ＶＳ 和ＶＳＣ 速发展， 才使得ＡＲ Ｔ 系统从过去的理论探索和实验室仿真逐步倾向于实际的成功应用。 ＡＲ Ｔ 技术除了在精确制导武器系统得到应用外，在侦察目 标智能解译系统中也起
４ ｈ ｐｐｒ ｄ ｄ ｍ ｔ ｄ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｂｓ ｏ ｔ ｓｔｔａ ． ｉ ａｅ ｓ ｉ ｔ ｅ ｏ ｏ ｈ ｅ ｇｉ ｎ ｅ ｎ ｔｉｉ ｌ Ｔ ｓ ｔ ｅ ｈ ｕ ｅ ｈ ｆ ｃ ｔ ａ ｄ ｈ ａｓｃ ｅ ｏ ｅ
ｒ ｏｎｉ ａｄ ｋｏ ｌ ｇ． ｅ ｇｉ ｎ ｈ ｏｅａ ｅ ｇ， ｇ ｅ ｅ ｏ ｅ ｇｉ ｎ ｔ ｎｗｅ ｅＩｔ ｒ ｏｎｉ ｏｔ ｖｒｒ ｉａｅｗ ｉ ａ ｈｄ ｃ ｔ ｎ ｈ ｏ ｅ ｄ ｎ ｅ ｔ ｆ ｈ ｃ ｏ ｅ ｌｇ ｍ ｅ ｍ ｔ ｖ

2014全国大学生数学建模竞赛A题题目及参考答案_ 2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目,请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”,A题城市表层土壤重金属污染分析随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。

对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。

按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。

现对某城市城区土壤地质环境进行调查。

为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。

应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。

另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。

附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。

现要求你们通过数学建模来完成以下任务:(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。

(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。

(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。

(4) 分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息,有了这些信息，如何建立模型解决问题,DJHFSJKDHFKDSJKFHSJKDFHJKDSHFDJKSFHJKDSHFJKDSHFJK题目 A题城市表层土壤重金属污染分析摘要,本文研究的是某城区警车配置及巡逻方案的制定问题，建立了求解警车巡逻方案的模型，并在满足D1的条件下给出了巡逻效果最好的方案。

MATLAB中的运动检测与目标追踪方法引言运动检测和目标追踪是计算机视觉领域的重要研究内容之一。

通过使用MATLAB等工具，可以实现各种运动检测和目标追踪算法，以应用于视频监控、自动驾驶等领域。

本文将介绍MATLAB中常用的运动检测与目标追踪方法，包括光流法、帧差法、背景建模法等，并探讨它们的优缺点及应用场景。

一、光流法光流法是一种通过分析连续两帧图像中像素的运动来检测运动的方法。

其核心思想是计算每个像素点在两帧图像中的位移向量，从而得到运动信息。

MATLAB中提供了光流法的实现函数，例如vision.OpticalFlow和opticalFlowLK等。

光流法的优点是计算简单，对算法要求不高，可以很容易地处理多对象的运动，适用于快速移动的目标。

然而，由于其基于两帧图像的位移变化进行计算，对于长时间运动或场景变换较大的情况下，光流法容易产生累积误差。

二、帧差法帧差法是一种通过比较连续两帧图像的像素值来检测运动的方法。

其基本原理是通过计算两帧图像之间的差异，得到表示目标位置的二值图像。

MATLAB中的imabsdiff函数可以方便地实现帧差法。

帧差法的优点是实时性好，对于动态场景具有较好的适应性。

然而，由于该方法是基于像素值差异来检测运动，对于光照变化、场景噪声等因素较为敏感，容易产生误检测的问题。

三、背景建模法背景建模法是一种通过将场景背景与前景目标进行分离，从而检测目标运动的方法。

其核心思想是先建立环境的背景模型，然后将当前帧图像与背景模型进行比较，得到表示前景的二值图像。

在MATLAB中，可以使用vision.ForegroundDetector函数实现背景建模。

背景建模法的优点是对于静态场景具有较好的适应性，能够有效抑制光照变化和场景噪声带来的干扰。

然而，该方法对于场景动态变化较快、背景模型建立较为困难的情况下，容易产生误检测和漏检测的问题。

四、区域增长法区域增长法是一种通过将连续像素点聚类，从而检测目标区域的方法。