对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法得不到绝对最佳的匹配位置,存在匹配误差是必然的。因此正确的模板图像的更新和修正方法是维持长时间稳定跟踪的关键。模板图像是对应像素距离测度的图像匹配跟踪过程中的基准,考虑到目标区域图像存在变化,模板图像的更新和修正是必要的。模板图像不修正或修正间隔时间过长,将无法适应场景的变化,而模板图像修正过快或修正方法不当也会使匹配误差急剧增加从而引起误配发生,丢失匹配跟踪目标。因此对模板图像进行合理的更新和修正是图像匹配跟踪的关键。选择合适的模板图像更新和修正策略,可以在定程度上克服上述变化对图像匹配跟踪结果的影响。在序列图像匹配跟踪过程中,若单纯地利用当前图像的最佳匹配位置处的图像来作为模板图像进行下帧图像的匹配,则匹配跟踪结果很容易受帧发生突变的西北工业大学本科毕业设计论文图像的影响而偏离正确的匹配位置,从而使误配现象发生。因此,根据对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法的特点,可以考虑增加个判别准则,这个准则就是对帧内及相邻序列帧间的匹配结果进行评估而得出的匹配跟踪置信度,根据这个匹配置信度来分不同情况决定如何修改或更新模板图像。如果当前帧图像匹配质量很差,则该帧图像数据不进人模板图像的修正而若当前祯图像匹配质量很好或比较好时,则该帧图像数据进人模板图像的修正。这就是基于滤波与预测的模板图像更新和修正方法,亦即基于匹配跟踪置信度的加权自适应模板图像更新算法。下面给出几种模板更新的策略。中心加权策略我们认为般感兴趣的区域多位于模板图像的中心位置，而且可以假设图像模板的中心部分在帧间变化比较小，因此可以对模板进行中心加权，使模板像素在匹配中的贡献率从模板中心到边缘由大变小，提高匹配对噪声和目标形变的影响，比如可采用如下的加权系数,，式中和是以模板中心为原点的坐标。经过中心位置加权的匹配能提高相关峰的陡峭度，较好地克服目标的小范围畸变，以及目标边缘被部分遮挡的情况。加权生成新模板按照个固定的权值对当前新位置和旧模板加权生成新模板的方法是不够合理的，由于没有考虑到匹配效果的好坏，因而可能会使目标跟踪的精度降低。我们可以通过度量模板图像和实时图像的匹配度来确定如何对模板图像进行更新，获得更新后的模板。其更新方法如下,其中和分别是加权系数，是旧的模板图像，是最佳匹配位置对应的实时图像中的子图，是更新后的模板图像。线性组合法根据目标的短时平稳性运动规律和场景变化的特本科毕业设计论文致谢本课题的研究工作是在导师王红梅教授的悉心指导下完成的。王老师渊博的知识严谨的学风和求实的精神给我留下了深刻的印象。在学习科研方面王老师给了我们精心的指导和热情的帮助，并提出了很多宝贵的意见。这必将为我们以后的工作和学习打下良好的基础。在此，我要向辛勤培养我的王老师表示最衷心的感谢,完成毕业设计论文期间，西北工业大学明德学院信息与控制科学系的各位老师都给予了我很大的帮助，在此，向他们表示衷心的感谢,在课题的研究过程中，吴挺张腾两位同学给了我很大的帮助，在此，帧第帧第帧第帧第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧第帧第帧图采用最小平均绝对差值算法的跟踪效果图绝对平衡搜索法虽然简单，但是有明显的局限性旦待匹配图像或模板图像之的灰度值发生线性变化时，这种算法就会失效。同时，由于模板和每幅待匹配图像都有不同的灰度值，所以闭值也会很难选定。并且跟踪时间很长，跟踪张序列图像，用时秒即秒每张。归化互相关搜索法归化互相关匹配算法是个经典的匹配算法，它是通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来决定匹配的程度，寻找互相关值最大的搜索窗口的位置作为目标新的位置。互相关定义般有如下的两种形式,西北工业大学本科毕业设计论文,式中归化互相关匹配算法对线性变换有比较好的免疫性但是由于图像中的自相关值都比较大，因此在互相关的计算过程中，相似性形成以模板的实际位置为中心的平缓峰，往往无法检测到准确的尖峰位置。为了克服这个问题，可以对待匹配图像和模板作边缘处理，这么做是因为当图像中像素点相关时，两副图像的相关性实际是集中在它们的边缘信息上的。归化互相关匹配算法的另个缺点是计算耗时很大，所以可以考虑使用加速算法对其改进，如使用序贯相似度检测算法和金字塔层次算法等，本质上这些算法是通过预测个能在帧的大致位置来减小搜索次数和时间。归化互相关搜索法实验结果及分析第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧图采用归化互相关匹配算法的跟踪效果图实验结果分析，在第帧时出现跟踪目标丢失，绝对平均搜索算法在帧目标就丢失了。因此可知，采用归算法跟踪较绝对平均搜索算法的跟踪精度更高。跟踪张连续的序列图像，算法秒，及秒每张。西北工业大学本科毕业设计论文第四章模板更新与轨迹预测模板更新简述及策略由于照相机与目标的相对运动,视野中的目标可能出现大小形状姿态等变化,加上外界环境中的各种干扰,以及随着时间推移,所要跟踪的目标和目标所在的场景都发生了变化,这时我们所要跟踪的目标点会发生误差,严重情况下,有可能丢失跟踪目标。为了保证跟踪的稳定性和正确性,需要对模板图像进行自适应更新。模板图像是相关匹配跟踪过程中进行相似性度量的基准,由于视野中的目标可能出现大小形状姿态等变化,为了对所期望的目标进行跟踪,用于对每被跟踪图像进行相关计算的模板图像必须根据相关峰位置的变化进行条件更新。这过程就是不断地根据模板图像与搜索场景图像的相关结果来自适应更新模板图像。由于模板图像是从前帧图像中抽取的,而对应像素距离计算却是用模板图像与下帧图像进行对应像素距离运算,这样得到的最大相关曲面峰值位置即为最佳的匹配位置。由于照相机目标间的相对运动,目标可能出现大小形状姿态等变化,加上外界环境的各种干扰,如噪声遮挡等。还有图像处理最小计量单位的精度问题。这样对他入到串口缓冲区中，再按定时间间隔读取串口缓冲区中数据，并对数据进行判断是否符合要求，若符合，则从数据中提取相关信息，存入相应结构体中，最后实时在地图上显示当前位置。图表示各个过程关系图数据读取过程图串口在实际使用串口时，必须配置串口参数，该参数包括端口号波特率数据位奇偶校验停止位等。为能很好配置串口参数，将该参数存储在自定义的结构体中，也可随时更改结构体中的参数。该结构体定义如下波特率端口号数据位奇偶校验停止位数据串口数据串口语句串口通讯经纬度速度等信息数据信息提取位置显示实时显示坐标转换西北工业大学明德学院本科毕业设计论文串口通讯本程序采用类，它为程序提供了多线程条件下通过串口收发数据的简便方法，同时可以支持对二进制数据传输和块读写方式。因此，我们可以直接启动多线程就可对串口缓冲区中数据进行读写操作。其主要函数如下对串口参数的初始化启动串口监听重启串口监听停止串口监听数据信息提取程序从串口缓冲区中读取数据，首先程序对语句进行判断是否是标准语句，接着如果读取的是语句，就从中提取经纬度时间日期速度等有用的信息如果读取的是语句，就提取值如果读取的是语句，就提取当前卫星数量每颗卫星的方位角值高度角。提取后，将其存储在相应结构体中。其信息提取函数如下将数据分类并存储在相应结构体中坐标转换及实时显示程序提取相关信息后，将相关数据传递到视图绘制消息中，将经纬度坐标体系转换成屏幕坐标系统中，便在视图中绘制点位。主要代码如下对显示视图比例系数的初始化绘制点位西北工业大学明德学院本科毕业设计论文第章基于电子地图的定位程序的实现电子地图显示与管理的实现电子地图显示功能的实现电子地图显示的坐标映象方式有很多种，在中进行应用程序设计时，可以采用多种不同的映象方式即不同的坐标系，每种映象方式提供了不同的测量单位和坐标原点，满足了各种具体方式下的需要。以方式为基础，实现地图的显示。在图形显示之前，为了管理点坐标转换所需要的参数变量，则定义了结构体变量当前坐标原点横坐标当前坐标原点纵坐标当前屏幕宽度当前屏幕高度当前屏幕矩形的上界值当前屏幕矩形的左界值当前绘图比例尺经上述坐标转换原理的讲述，图形放大缩小漫游全图显示功能就比较容易实现了。从原理上讲，它们都是引起了坐标系统的变化，而导致图形显示的变化。，和是坐标变换的两个基本参数，只要这两参数确定了整个坐标变换就唯确定了，我们称之为坐标变换环境。从的具西北工业大学明德学院本科毕业设计论文体实现上，图形处理函数的任务就是根据当前坐标变换环境，确定当前图形处理引起的变化，然后更新坐标变换环境，并且在新的坐标变换环境下显示图形。图形放大显示图图形放大显示图形缩小显示图图形缩小显示图形漫游显示图图形漫游显示西北工业大学明德学院本科毕业设计论文图形全图显示图图形全图显示图形开窗放大显示图图形开窗放大显示图层管理功能的实现图层管理功能包括图层添加删除参数管理等功能。从的具体实现中，其原理是视图显示上改变显示参数，达到图层显示效果。图层添加实现代码对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法得不到绝对最佳的匹配位置,存在匹配误差是必然的。因此正确的模板图像的更新和修正方法是维持长时间稳定跟踪的关键。模板图像是对应像素距离测度的图像匹配跟踪过程中的基准,考虑到目标区域图像存在变化,模板图像的更新和修正是必要的。模板图像不修正或修正间隔时间过长,将无法适应场景的变化,而模板图像修正过快或修正方法不当也会使匹配误差急剧增加从而引起误配发生,丢失匹配跟踪目标。因此对模板图像进行合理的更新和修正是图像匹配跟踪的关键。选择合适的模板图像更新和修正策略,可以在定程度上克服上述变化对图像匹配跟踪结果的影响。在序列图像匹配跟踪过程中,若单纯地利用当前图像的最佳匹配位置处的图像来作为模板图像进行下帧图像的匹配,则匹配跟踪结果很容易受帧发生突变的西北工业大学本科毕业设计论文图像的影响而偏离正确的匹配位置,从而使误配现象发生。因此,根据对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法的特点,可以考虑增加个判别准则,这个准则就是对帧内及相邻序列帧间的匹配结果进行评估而得出的匹配跟踪置信度,根据这个匹配置信度来分不同情况决定如何修改或更新模板图像。如果当前帧图像匹配质量很差,则该帧图像数据不进人模板图像的修正而若当前祯图像匹配质量很好或比较好时,则该帧图像数据进人模板图像的修正。这就是基于滤波与预测的模板图像更新和修正方法,亦即基于匹配跟踪置信度的加权自适应模板图像更新算法。下面给出几种模板更新的策略。中心加权策略我们认为般感兴趣的区域多位于模板图像的中心位置，而且可以假设图像模板的中心部分在帧间变化比较小，因此可以对模板进行中心加权，使模板像素在匹配中的贡献率从模板中心到边缘由大变小，提高匹配对噪声和目标形变的影响，比如可采用如下的加权系数,，式中和是以模板中心为原点的坐标。经过中心位置加权的匹配能提高相关峰的陡峭度，较好地克服目标的小范围畸变，以及目标边缘被部分遮挡的情况。加权生成新模板按照个固定的权值对当前新位置和旧模板加权生成新模板的方法是不够合理的，由于没有考虑到匹配效果的好坏，因而可能会使目标跟踪的精度降低。我们可以通过度量模板图像和实时图像的匹配度来确定如何对模板图像进行更新，获得更新后的模板。其更新方法如下,其中和分别是加权系数，是旧的模板图像，是最佳匹配位置对应的实时图像中的子图，是更新后的模板图像。线性组合法根据目标的短时平稳性运动规律和场景变化的特本科毕业设计论文致谢本课题的研究工作是在导师王红梅教授的悉心指导下完成的。王老师渊博的知识严谨的学风和求实的精神给我留下了深刻的印象。在学习科研方面王老师给了我们精心的指导和热情的帮助，并提出了很多宝贵的意见。这必将为我们以后的工作和学习打下良好的基础。在此，我要向辛勤培养我的王老师表示最衷心的感谢,完成毕业设计论文期间，西北工业大学明德学院信息与控制科学系的各位老师都给予了我很大的帮助，在此，向他们表示衷心的感谢,在课题的研究过程中，吴挺张腾两位同学给了我很大的帮助，在此，