，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，在此对他建的本项目汉正商业广场。 开发商具有较高的经营管理水平和丰富的房地产开发经验，是湖 北省政府颁发的重合同守信用企业，曾受到了中共中央政治局 委员湖北省委书记俞正成立以来，完成了汉川兴发小区 区和武汉钢洲花园等近万商住项目建设及汉正服装工业城 项目期组团组团亩近万工业厂房及商业街开发 建设，和汉正新城位于汉川市新河工业园万川东和汉正服装工业城两个商标，具备房地产 开发三级资质，现有核心员工人，各类专业技术人员人，其中 高级职称人，中级职称人。公司谨守思想为创新之源，诚信 为立足之本的公司生存宗旨，自业管理有限公司，两家控股公司，即湖北川东能源开发有限公司和 湖北志翔建设工程有限公司，家分公司，湖北川东置业发展有限公 司武汉营销分公司，家参股公司为湖北川东汉正广场商务有限公 司。公司拥有项目发展投资商 项目投资及开发商湖北川东置业发展有限公司创建于年 月，系汉川市最早的家民营房地产开发企业，注册资本金，万 元。现有二家全资子公司，即川东武汉物流有限公司和汉川汉正 物万元 项目开发税费万元 其它费用万元 二开发费用，万元 销售费用万元 管理费用万元 建设期利息万元 第三章项目背景及必要性 第节项万元 项目开发税费万元 其它费用万元 二开发费用，万元 销售费用万元 管理费用万元 建设期利息万元 第三章项目背景及必要性 第节项目发展投资商 项目投资及开发商湖北川东置业发展有限公司创建于年 月，系汉川市最早的家民营房地产开发企业，注册资本金，万 元。现有二家全资子公司，即川东武汉物流有限公司和汉川汉正 物业管理有限公司，两家控股公司，即多级分段式离心泵,多级离心泵在国民经济中各部门都得到广泛的应用,特别是在高速,高温,高压的条件下,在查阅过程中注意到离心泵设计过程中有三个最为关键性的问题,即是叶轮的设计,轴向力的平衡和机械密封这三个方面设计的好坏,将会影响到整个泵的性能,因此在设计过程中应对这三个方面特别注意,具体的设计过程见说明书中相关部分在查阅文献时,我对这三方面特别注意。离心泵作为种通用机器,其形式及技术都以发展到较为完备的状态,因此与其相关的资料很多,我们学校里旧有不少,如流体密封技术水泵技术水泵的设计计算等,其中期刊水泵技术对离心泵的论述较为全面,而且还涉及到国外的些先进技术及其水泵的发展形势,在查阅过程中我对此期刊看得较多,遗憾的是本人水平有限，许多东西不能理解，所以本次设计难免做的有些不尽如人意。英文文献的查阅过程中,遇到了很大的难题,是本人英语水平有限,二是有许多专业英语词汇不能准确翻译，因此这部分的工作费了些时间而且做的也不是很好,看到这些英语英文献最大的感慨即是我的英语与现实要求差的太远,争取用业余时间加紧练习。当然要查阅的资料还很多,不可能象计划中那样在规定的时间里完成,在进行设计的具体过程中需要到什么资料，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