导读:本文包含了加权颜色直方图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频序列,颜色直方图,目标跟踪,MeanShift
加权颜色直方图论文文献综述
赵磊[1]（2014）在《基于加权颜色直方图的视频目标跟踪算法的研究》一文中研究指出在计算机视觉中，通过连续视频序列中检测所要跟踪的目标并且进行跟踪是一个比较重要且涉及较多的领域，并且与图像处理、模式识别等领域交叉相关，而且在连续视频序列中进行目标跟踪所能被应用到的系统也非常广泛，比如说监控系统，交通系统，制导系统，导航系统等。因此，连续视频序列中进行目标的检测和目标的跟踪都有很多实践和应用价值。本文针对连续视频序列中的单目标跟踪进行了研究，对单目标跟踪中的背景权值MeanShift算法的优劣方面进行了阐述，在此基础上做了改进，同时扩展到进行目标检测之后的多目标跟踪中，并对多目标跟踪的问题细化为五个部分，并对多目标跟踪出现中的各个情况做了具体的分析。应用的背景是在监控系统中。本文的工作如下：首先，本文在原有的MeanShift算法之中对背景加权的MeanShift方法进行了研究，背景加权方法提出的目的是为了在MeanShift跟踪方法中降低所要跟踪的目标背景周围的信息。然而，在背景加权之后虽然降低了目标周围的背景信息，但是在MeanShift计算预测位置的收敛公式中的迭代次数并没有改变，因此本文提出了在目标初始区域和目标候选区域分别处理的方式，在初始区域进行背景权值的计算，而在候选目标区域进行一个自适应的分块搜索算法，这样与传统的MeanShift算法和背景加权的MeanShift算法相比较，本文收敛速度更快，计算位置更加准确，有较强的鲁棒性。其次，本文针对复杂的多目标跟踪环境下，由于目标之间相互遮挡，目标与背景之间相互遮挡，跟踪目标状态的随机性，将目标跟踪的问题细分为五个方面：首次目标进入，正常目标跟踪，跟踪目标消失，多个目标融合，单个目标分离，并针对分离阶段的复杂情况应用Kalman滤波和修正的相关颜色匹配矩阵进行二次判定，以提高分离时刻的准确性，并且保证跟踪的持续性，增强系统的鲁棒性。最后，通过实验进行比对分析，证明了改进算法加快了收敛速度，并且在多目标跟踪中对目标分裂后识别效果更好，在目标跟踪的过程中具有较强的鲁棒性。(本文来源于《辽宁大学》期刊2014-05-01）
杨传慧,吉根林,章志刚[2]（2013）在《基于分块加权颜色直方图的图像聚类算法研究》一文中研究指出提出采用分块加权颜色直方图作为图像特征,分别利用Affinity Propagation(AP)算法和k-means算法对彩色图像进行聚类,将两种图像聚类算法加以实现,进行算法性能研究.实验结果表明,应用AP算法对图像聚类的效果优于k-means算法对图像聚类的效果.(本文来源于《南京师范大学学报(工程技术版)》期刊2013年01期）
于永健,王向阳,吴俊峰[3]（2009）在《基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法》一文中研究指出为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出一种基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索新方法.该方法计算反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,利用颜色复杂度对每个像素点进行加权处理,构造能有效反映视觉感知特性的加权颜色直方图并进行图像检索.仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2009年03期）
庄严,战洪斌,王伟,王珂[4]（2006）在《基于加权颜色直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪》一文中研究指出结合粒子滤波技术,提出一种基于加权颜色直方图的彩色物体跟踪算法.将目标颜色直方图作为目标的颜色模型,同时考虑其大小及像素点的位置对颜色分布的影响,将颜色直方图进行加权处理,使模型对区域特征描述更加合理.利用巴特查理亚距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的有力依据.目标颜色模型的合理建立使得算法的粒子需求量少,计算复杂度降低,利于实现实时跟踪.试验结果验证了该算法的有效性和实用性.(本文来源于《控制与决策》期刊2006年08期）
韦素云,吉根林[5]（2005）在《基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统》一文中研究指出提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颜色对的图像检索算法,该算法分别利用图像的加权颜色 直方图和颜色对作为图像特征,通过图像的相似性计算实现图像匹配.用VisualC++实现了基于加权颜色直方图和颜色对 的图像检索系统,阐述了该系统的组成结构,同时给出图像检索实例,并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析,实验 结果表明该系统具有较好的检索效果和性能.(本文来源于《南京师范大学学报(工程技术版)》期刊2005年01期）
加权颜色直方图论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出采用分块加权颜色直方图作为图像特征,分别利用Affinity Propagation(AP)算法和k-means算法对彩色图像进行聚类,将两种图像聚类算法加以实现,进行算法性能研究.实验结果表明,应用AP算法对图像聚类的效果优于k-means算法对图像聚类的效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加权颜色直方图论文参考文献
[1].赵磊.基于加权颜色直方图的视频目标跟踪算法的研究[D].辽宁大学.2014
[2].杨传慧,吉根林,章志刚.基于分块加权颜色直方图的图像聚类算法研究[J].南京师范大学学报(工程技术版).2013
[3].于永健,王向阳,吴俊峰.基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法[J].小型微型计算机系统.2009
[4].庄严,战洪斌,王伟,王珂.基于加权颜色直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪[J].控制与决策.2006
[5].韦素云,吉根林.基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统[J].南京师范大学学报(工程技术版).2005