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利用红外图像扰动信号短时平稳的特性 ,在统计的基础上提出采用隐马尔科夫模型统计信号模型来描述扰动 ,得到一种基于学习的扰动模型 ,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况 ,进行预测补偿 ,以保证目标运动的连续性 ,克服扰动对跟踪的影响。实验取得了较好效果。
基于HMM的红外点目标序列图像扰动补偿方法
【摘 要】
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利用红外图像扰动信号短时平稳的特性 ,在统计的基础上提出采用隐马尔科夫模型统计信号模型来描述扰动 ,得到一种基于学习的扰动模型 ,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况 ,进行预测补偿 ,以保证目标运动的连续性 ,克服扰动对跟踪的影响。实验取得了较好效果。
【机 构】
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华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
【出 处】
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红外与激光工程
【发表日期】
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2000年04期
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研项目
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