需要金幣： 1000 個(gè)金幣 |
資料包括：完整論文，開(kāi)題報(bào)告 |  |
 |
| 轉(zhuǎn)換比率：金額 X 10=金幣數(shù)量， 例100元=1000金幣 | 論文字?jǐn)?shù)：15714 |  | |
| 折扣與優(yōu)惠：團(tuán)購(gòu)最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式：Word格式(*.doc) |  |
摘要：當(dāng)今社會(huì)中，隨著人們對(duì)數(shù)字圖像技術(shù)的不斷深入研究，以及數(shù)字圖像技術(shù)在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中的廣泛使用，導(dǎo)致數(shù)字圖像的追蹤技術(shù)成為其中一大熱門。 本篇課題所研究的主要內(nèi)容是為了用于道路攝像頭對(duì)車輛的偵測(cè)的一種數(shù)字圖像追蹤研究，為其提供一種迅速，穩(wěn)定的跟蹤算法。因?yàn)橐沟媚繕?biāo)的跟蹤過(guò)程更加穩(wěn)定和可靠，就需要采用較高分辨率的圖像去展現(xiàn)目標(biāo)的細(xì)節(jié)，這樣就會(huì)使得在追蹤過(guò)程中因算法處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，而達(dá)不到現(xiàn)實(shí)對(duì)于實(shí)時(shí)性較高的要求。 通過(guò)研究與之關(guān)聯(lián)的戰(zhàn)略搜索跟蹤以及遺傳算法運(yùn)行機(jī)制，建立了基于相關(guān)匹配算法的遺傳算法跟蹤模型，因?yàn)樵撛O(shè)計(jì)方法需要使用非遍歷搜索機(jī)制，促使機(jī)器能夠快速將模版圖像與實(shí)時(shí)圖像相匹配，因而可以將算法的加工時(shí)間大大減少；使用此策略可以更新目標(biāo)模板，實(shí)現(xiàn)快速、穩(wěn)定跟蹤。這種算法用以保持種群的多樣性，通過(guò)采用均勻和隨機(jī)并行的方式生成初始種群；而該過(guò)程中需要利用格雷碼編碼機(jī)制，它具有能夠容易實(shí)現(xiàn)較差和變異等遺傳的操作；為了使得擁有最佳適應(yīng)度的群體最大化地遺傳保留到下一代的群體里面去，其中選擇算子所采用的是賭輪挑選策略和最佳位置保存策略相結(jié)合的選擇策略。 關(guān)鍵詞：遺傳算法;圖像匹配;圖像跟蹤;模板更新
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 緒論-2 1.1 圖像跟蹤技術(shù)的研究狀況-2 1.1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀-2 1.1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀-2 1.2 本文的主要工作-3 2 遺傳算法理論-4 2.1 遺傳算法的發(fā)展歷史-4 2.2 遺傳算法概述-4 2.2.1 遺傳算法的基本概念-4 2.2.2 遺傳算法的基本流程-5 2.3 染色體編碼方法-7 2.3.1 二進(jìn)制編碼-7 2.3.2 格雷(Gray)編碼-8 2.3.3 實(shí)數(shù)編碼-8 2.4 適應(yīng)度函數(shù)-8 2.5 遺傳操作-9 2.5.1 選擇算子-9 2.5.2 交叉算子-9 2.5.3 變異算子-10 3 圖像預(yù)處理技術(shù)簡(jiǎn)介-13 3.1 數(shù)字圖像的描述-13 3.2 圖像的預(yù)處理-13 3.2.1 直方圖均衡化-13 3.2.2 圖像平滑-14 3.2.3 圖像銳化-14 4 基于遺傳算法的圖像跟蹤-16 4.1 相關(guān)匹配算法與模板更新策略-16 4.1.1 相關(guān)匹配算法-16 4.1.2 模板更新策略-17 4.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)-17 4.2.1 染色體編碼-17 4.2.2 控制參數(shù)與終止準(zhǔn)則-19 4.3 基于遺傳算法的圖像跟蹤實(shí)現(xiàn)-19 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果-21 5 結(jié)論和展望-23 5.1 總結(jié)-23 5.2 未來(lái)工作展望-23 致謝-24 參考文獻(xiàn)-25 |
