跟踪带来很大的困难，对跟踪结果也会造成定的影响，因此卡尔曼滤波还有待于进步的研究与发展。沈阳理工大学学士学位论文国内外研究现状发展现状矩阵实验室在当今社会的许多领域都有着广泛的应用，尤其是在数字图像处理领域，可以实现图像运算图像编码图像增强和图像分割等数字化处理，是数字图像处理领域至关重要的工具，例如遥感技术顾名思义，遥感技术就是利用传感器远远地感知物体，对传回来的图像信息进行处理分析，得到所需信息的技术。随着社会的不断发展，这项技术解决了许多传统技术无法解决的难题，遥感范围广感知速度快获取数据多等众多优点使其成为了许多领域格外重要的技术手段，例如，自然界探索污染及自然灾害的检测森林等资源勘测，在军事领域还可以在军事侦察及作战指挥等行动中发挥作用。在遥感技术中，需要进行图像增强图像变换检测和图像融合分析等数字图像处理操作，这些操作都需要用实现。图遥感技术主要原理医学在医学领域，基于的图像处理大大提高了医疗的工作效率和质量，也成为了现代医疗中不可缺少的部分，在整个临床工作中都有它的应用。在图像处理工具箱的辅助下的主要医学领域应用有显微图像处理癌细胞识别内脏状态分析及异常检测光照片增强血球计数和手术的应用等。沈阳理工大学学士学位论文图医用显微图像处理系统数字水印技术近年来，互联网技术发展迅速，给人们的生产生活带来方便的同时也带来了很多新问题，比如使书籍视频等的侵权问题变得日益突出，迫切需要解决。目前的版权保护还多采用密钥保护方法，但是这个方法并不能完美的实现版权保护。早在年，等人就在国际会议上提出了数字水印技术，近几年国际上提出将数字水印技术用于数字信息产品的版权保护，即利用数字图像处理手段将些数字信息，如作者或公司的序列号和其他可以用来证明版权归属的信息嵌入到数字信息产品中，实现对版权的有效保护。由于数字水印较高的安全性，现在已经成为研究的热点，预计还可用于加指纹以及证件真伪鉴别等。而此项技术也广泛的运用语言实现。图水印的嵌入与提取人们获取和交换信息的主要来源便是图像，数字图像处理的应用领域必会涉及到各行各业，而且其应用领域还将随着科学技术的飞速发展不断扩大。由于语言直观且可用函数十分丰富，是处理图像的重要高级语言，因此的发展前景必然很大。原始数据水印嵌入算法密钥数字水印含水印的数据水印检测提取算法原始数据密钥数字水印沈阳理工大学学士学位论文卡尔曼滤波研究现状作为种高效的递归滤波器自回归滤波器，卡尔曼滤波，动态系统的状态估计是通过对系列包含噪声的测量值进行处理运算实现的。利用卡尔曼滤波方法，当输入的随机信号由高斯白噪声产生时，期望与实际输出之间的均方误差可以达到最小。目前在军事方面的雷达系统以及导弹追踪工业过程机器人导航与控制传感器数据融合信号处理通信和社会经济等不同领域都有卡尔曼滤波的应用，且其广泛应用已有三十多年。最近几年在计算机图像处理等领域中卡尔曼滤波应用更加广泛。近年来，卡尔曼滤波的主要应用领域有以下几个方面航空航天方面喷气推进实验室对月球火星照片的处理飞机和卫星的遥感技术通过分析各类卫星所获取的图像，还能进行灾害检测资源调查资源勘察等。生物医学工程方面医用显微技术的处理分析，如染色体分析癌细胞识别等心电图分析定向放射治疗。通信工程方面采用编码技术来压缩信息的比特量实现高速率数据的实时传输声音文字图像和数据结合的流媒体通信。文化艺术方面电影的数字画面编辑动漫制作服装设计与制作发型设计损伤照片的修复运动员动作分析与评分等。军事公安方面军事系统的精确导弹制导，各种侦察照片的数字化分析，具有图像传输存储和显示功能的自动化指挥和模拟训练系统等公安方面主要用于指纹识别人脸鉴别模糊图片的清晰化以及交通监控事故分析等。工业工程方面自动装配线中的质量检测，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣等研制具备视觉听觉和触觉的智能机器人。其他方面智能导航系统中二维三维电子地图的生成与自动修复等教育领域各种现代化辅助教学系统的研究制作。等人提出了个可以在无线电摄像机网络中利用卡尔曼滤波跟踪运动目标的分布式对象跟踪系统。等人研究了个自动检测运动目标并且通过控制伺服系统对其进行跟踪的实时跟踪系统。不同形状和大小的目标物体也可在该系统中被跟踪到，利用卡尔曼滤波器对运动目标进行跟踪时还能实现状态参数的反馈与更新，这个优势源于模型沈阳理工大学学士学位论文匹配方法的成功运用。在基于卡尔曼滤波跟踪目标时，常常因为目标边缘特征相似或目标被遮挡而无法实现有效跟踪，曾伟等人提出利用有𝑂𝑂沈阳理工大学学士学位论文,沈阳理工大学学士学位论文,沈阳理工大学学士学位论文附录中文翻译出处大气环境，作者基于卡尔曼滤波器的空气质量预测修正摘要我们评测个基于自适应回归方法的卡尔曼滤波器对于确定性的空气质量预测校正的性能。在该方法中，校正后的预测数据是使用任意的模型预测值作为预测器通过线性回归分析得到的，并通过动态的技术手段估计出回归系数。基本上，这种方法利用前期确定的预测和观察值之间的不匹配信息来计算下步预测的修正系数。我们认为模型输出与几十个观测值是由确定性的区域空气质量模型在年比利时北部产生的。研究发现，在监测站的平均值上，改进的方案将每日平均可吸入颗粒物浓度的均方根误差从降低到了到𝑚−,这很大程度上是由于偏差从降低到𝑚−相关系数从提高到了。日最大𝑂浓度的均方根误差从降低到𝑚−,偏差从降到了𝑚−,相关系数从提高到。我们还用个非自适应线性回归方法得到了相同的数据。结果发现，自适应回归方法直比这个简单的方案效果好很多，说明了动态卡尔曼滤波方法可以用于确定空气质量预测的校正。关键词空气质量确定性预测卡尔曼滤波自适应回归介绍在过去的十年中，越来越多的使用数据同化技术提高确定性的空气质量预测。这些技术的目的是为确定性模型预测估计最优初始条件和边界条件包括辐射校正因子。还存在不同的复杂的方法，如四维变分数据同化等人等人，和集合卡尔曼滤波等人等人等人，。同时，增加了集成的基于中值的方法等人，的使用。虽然这些技术是非常强大的，他们也是需要复杂计算的，需要个伴随矩阵模型的应用，或几十个集合模型的同时整合。相反，近年来相当简单的偏置调整技术应运而生，其中偏置校正因子是由卡尔曼滤波器的方法估计的。从气象学如，来看，这些技术沈阳理工大学学士学位论文摘要卡尔曼滤波是种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出进行数据观测，对系统状态进行估计的滤波算法。它以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前时刻的最佳估计值得到当前的预测值，再和当前时刻的观测值共同作用来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的最佳估计值。卡尔曼滤波经过多年的发展，已经形成了个比较完整的理论体系，并且成功应用于航空航天工业控制等领域，还被美国空军定为标准滤波器。随着信息技术和计算机视觉技术的迅速发展，数字视频在生产生活中的应用越来越广泛，并且利用图像处理技术对视频中的运动目标进行实时检测和跟踪的研究也越来越多，动态目标检测与跟踪技术成为计算机视觉研究领域中的重要研究内容之。本文基于矩阵实验室，对动态目标视觉的检测与跟踪技术展开了研究，取得了较好的仿真结果。实验结果表明卡尔曼滤波算法可以有效的对运动目标进行检测和跟踪。关键词运动目标检测运动目标跟踪卡尔曼滤波沈阳理工大学学士学位论文沈阳理工大学学士学位论文目录绪论研究背景及意义国内外研究现状发展现状卡尔曼滤波研究现状开发软件介绍简介的语言特点的功能的系统结构的应用领域函数简单绘图运动目标检测跟踪运动目标检测的常用方法背景减除法光流法两帧差法运动目标跟踪的常用方法基于轮廓的跟踪法基于特征的跟踪法基于的跟踪法基于区域的跟踪法卡尔曼滤波引言状态和协方差的传播最小二乘估计沈阳理工大学学士学位论文卡尔曼滤波卡尔曼滤波算法总结卡尔曼滤波的应用及发展综合设计仿真设计流程动态目标检测目标检测流程图背景初始化球心检测基于卡尔曼滤波的动态目标追踪目标跟踪流程图卡尔曼滤波器设计基于卡尔曼滤波的动态跟踪仿真结论致谢参考文献附录英文原文附录中文翻译附录源代码沈阳理工大学学士学位论文绪论研究背景及意义世纪年代,和,提出了可通过数字计算机来实现的最优递推滤波方法卡尔曼滤波。卡尔曼滤波方法广泛应用已有三十多年，原因是它可以用于平稳随机过程的同时也可用于非平稳随机过程。卡尔曼滤波方法还是解决很多问题的最优效率最高且使用方便的滤波方法，为很多问题的解决与优化提供了可能，对阿波罗飞船的轨道进行预测就是运用的卡尔曼滤波方法，后来又成功运用于阿波罗飞船的导航系统。但是卡尔曼滤波器并不是卡尔曼率先实现的，而是斯坦利斯密特。卡尔曼滤波在工程实践中，尤其是在航空空间技术中发展迅速，例如在测轨及惯性导航方面都应用卡尔曼滤波。所谓测轨问题，就是对飞行器进行定时观测，应用卡尔曼滤波方法对所得数据进行加工计算，估计出这个飞行器在任何时刻的位置速度加速度等状态变量，从而可以实现飞行器的导航与制导操作。除此之外，我们的日常生活中也存在着卡尔曼滤波的应用。近年来，电子科技与通信技术不断发展，智能手机迅速普及，调查表明，在年全球就有近百分之三十的智能手机用户，人数已超过二十亿，而国产北斗等卫星导航系统也已成为了每部智能手机的标配。对于运动导航来说，任何导航系统都不可能是完全精确的，减少误差通常有两种方法差分技术与卡尔曼滤波技术。由于卡尔曼滤波可以通过系列包含噪声的量测值得出最接近于真实值的估计值，而且效率高，不需要基准站的建立，因此卡尔曼滤波是减少误差的常用滤波算法。尽管卡尔曼滤波的应用很广泛，但它是种线性滤波器，因此仅适用于线性系统，后来自适应卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等方法的出现在定程度上弥补了卡尔曼滤波的局限性。然而改进的卡尔曼滤波也是有定代价的，其中自适应卡尔曼滤波跟踪没有机动的目标时，算法的估计误差偏大扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法能适应非线性系统，但是当系统噪声不为高斯分布时将严重影响滤波精度。同时，对动态目标的跟踪还有定的困难和挑战，例如当目标的形状发生变化时，或者是目标所处的背景扰动偏大时，则会给目标跟踪带来很大的困难，对跟踪结果也会造成定的影响，因此卡尔曼滤波