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，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。这对他会人员队伍建设，规范企业会计秩序四目标主要特色及工作进度目标论文旨在通过对中小企业财务管理的现状及其存在的问题进行研究，提出改善对策及建议，促进中小企业的健康发展。二主要特色论文联系实际，结合了当前的经济形势财务管理理论和财务管理。论文观点明确，论证充理的整体目标第二章中小企业财务管理现状中小企业普遍面临融资困难中小企业缺乏系统的财务管理理念中小企业的财务管理缺乏制度财务管理在中小业管理中处于被动和受轻视的地位第三章中小企业财务管理的问题及原因融资困难，周转资金严重不足管理模式僵化，管理观念陈旧财务控制薄弱，缺乏科学性投资能力较弱，且缺乏科学性第四章改善中小企业财务管理的对策强化资金管理，拓宽融资渠道制和李凤鸣的内部控制学等在加强中小企业财务管理方面指出，必须突破行业和所有制界限，合并精简管理部门，建立专业的中小企业政府管理机构树立财务管理在企业管理中的核心地位，建立健全中小企业财务预算体系和财务分析指标体系，加强中小企业内部财务控制。孙学敏的中小企业金融支持问题与对策分析了中小企业融资困难的原因，提出中小企业如何在当前既定的融资环境下，通过对融资渠道的研究和改善管理水平，来提高融资效率。系和相关立法工作方面也比较完善，如美国的小企业法和小企业技术创新法，韩国，日本的中小企业基本法等。融资渠道和政策支持相对国内也更加规范和灵活，因此也吸引了我国的很多中小企业去争取海外上市。国外许多学者在这方面也很有研究，比如，美国,财务案例，尤金，乔尔，财务管理基础，约翰怀尔德肯肖二国外研究概况及发展趋势从国外来看，发达国家很重视对中小企业的管理与支持，比如美国日本意大利韩国德国法国加拿大等国家。在这些国家的公司法中，对中小企业都作出了专门的界定，英国还在公认的会计原则的基础上专门制定了小企业财务报告准则。国际会计准则理事会也对中小企业会计问题给予了足够的重视，目前正在致力于中小企业会计标准的制定。旨在为全世界各国小企业会计核算提供相应指南。国外在面向中小企业的社会服务体企业竞争越来越激烈的今天，我国的中小企业在财务管理方面遇到了十分明显的障碍和问题，如管理思想僵化落后，管理观念陈旧，且融资渠道单，资金不足，投资缺乏科学性，财务控制薄弱，使企业管理局限于生产经营型管理格局之中，企业财务实现企业产品品种之间的优势互补，提高市场占有率，增强企业实力及抵御五种竞争力量的能力。中国矿业大学成教学院毕业设计说明书第六章徐州矿务集团水泥厂的发展战略设计战略概述根据以上分析和选择，笔者为徐州矿务集团水泥厂制定了未来五至十年的发展战略，即到年左右徐州矿务集团水泥厂发展目标为通过企业密集性成长战略兼顾实施体化成长战略和成本领先般性战略，逐步扩大企业规模，建立起明确的产权关系和良性的资本运营机制，建立完善的法人治理结构和现代企业制度，拥有强大的营销能力灵活的市场应变能力，较强核心竞争力，使企业成为个拥有亿以上的资产其中有亿以上的固定资产以水泥生产为主业主业年生产能力达到万吨以上多业并举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