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采用多重约束的无人机导航KLT视觉跟踪算法
特征点跟踪 时间可逆性 双向偏移量
2016/9/1
特征点跟踪是实现无人机视觉里程计导航的重要技术。针对无人机视频图像帧间运动较大造成帧间的特征点跟踪误差大的问题，提出一种基于时间可逆性约束和双向偏移量约束相结合的多重约束KLT 特征点跟踪策略，并在金字塔表示下分层求解跟踪点的偏移量。基于时间可逆性约束，建立新的融合前向跟踪和后向跟踪的目标函数，解算前向跟踪偏移量和后向跟踪偏移量，并构造新的帧间偏移量-双向偏移量，在金字塔分层表示结构下实现偏移量的...
针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计...
一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究
特征点 SIFT算法 KLT匹配算法 目标跟踪
2014/4/15
在目标发生明显姿态和大小变化条件下，为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪，提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化，使得到特征点分布相对均匀，同时不存在聚集现象；通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计，提高了目标作快速运动时的匹配精度；最后根据特征点匹配结果，结合Greedy算法得到目标的准确位...
基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究
低速语音编码 线谱对 压缩感知 KLT域
2011/11/18
用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点。该文基于压缩感知理论，研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性，并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案。编码端，利用压缩感知理论，在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间，得到低维测量值，而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化；解码端，以量化后的测量值为已知条件，利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量，重构...
基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法
图像拼接 图像匹配 SURF算法 图像变换
2010/1/13
针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题，提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序，把特征向量作为图像中的运动目标，利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量，从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵，给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度，能够实现自动排序，并具有较好的鲁棒性。
基于近似KLT域的语音信号压缩感知
语音合成 压缩感知 稀疏性
2009/12/29
压缩感知是近年来兴起的研究热点，该文基于语音信号在KLT域的稀疏特性，提出了基于模板匹配的近似KLT，并在基于模板匹配近似KLT域上研究了语音信号的压缩感知性能。首先验证语音信号在基于模板匹配近似KLT域上的稀疏性，然后由语音信号与观测矩阵构造相应的观测，采取固定分配每帧观测个数和按帧能量自适应分配每帧观测个数两种方案，再以观测为已知条件利用L1优化算法重构语音信号在基于模板匹配近似KLT域的稀疏...