计算机视觉与图像理解
图像处理与计算机视觉
图像处理与计算机视觉图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中重要的分支，它们涉及到对图像和视频的理解、分析和处理。
通过利用图像处理和计算机视觉的技术，我们可以实现自动识别、目标跟踪、图像增强等众多应用。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的基本概念，并探讨相关应用的发展和挑战。
一、图像处理的基本概念图像处理是指对数字图像进行变换、增强和分析的过程。
它主要包括图像的获取、预处理、特征提取和图像重建等步骤。
图像的获取可以通过摄像机或扫描仪等设备实现，预处理则是对图像进行去噪、增强和几何校正等操作。
在特征提取阶段，图像处理算法将对图像中的特征进行提取和描述，如边缘、纹理、颜色等。
最后，通过图像重建技术来恢复出经过处理后的图像。
二、计算机视觉的基本概念计算机视觉是指计算机使用数字图像处理和模式识别技术来模拟人类视觉的过程。
它主要涉及到图像识别、目标跟踪、场景理解等任务。
在图像识别中，计算机视觉算法可以识别出图像中的物体、人脸等内容。
目标跟踪则是通过连续图像序列来追踪目标的位置和运动。
场景理解则是对图像中的场景和语义进行理解，例如识别出室内或室外场景、人类活动等。
三、图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉的应用非常广泛，几乎涉及到了各个领域。
在医学领域，它可以用于医学图像的分析和诊断，如肿瘤检测、疾病跟踪等。
在安防领域，图像处理和计算机视觉可以用于视频监控和目标识别，提高安全性能。
在交通领域，它可以用于交通监控和智能交通系统，提高交通效率和安全性。
此外，图像处理和计算机视觉还可以应用于娱乐、农业、机器人等领域，为人们的生活带来便利和乐趣。
四、图像处理与计算机视觉的发展与挑战随着计算机技术的不断发展，图像处理和计算机视觉领域也取得了巨大的进展。
深度学习和神经网络等技术的引入，极大地提高了图像处理和计算机视觉算法的准确性和性能。
然而，图像处理和计算机视觉仍然面临一些挑战。
其中之一是大规模图像和视频数据的处理与存储。
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是计算机科学中不可缺少的研究领域之一，用于分析、处理和理解数字图像和视频。
这两个领域有着广泛的应用领域，如医学图像处理、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机通过处理数字图像和视频来模拟人类视觉系统对视觉信息的分析、理解和理解过程。
计算机视觉主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测、图像识别等步骤。
其中，特征提取和目标检测是计算机视觉的重点研究方向。
特征提取是指从数字图像中提取出对目标描述精确、具有可区分性的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
目标检测是指在数字图像中查找所有感兴趣目标的位置，并将其与其他的非目标信息区分开来。
常用的目标检测算法包括Haar 级联检测器、HOG算法、YOLO算法等。
二、图像处理图像处理是指对数字图像进行各种处理和操作，以提高图像质量、改进图像特征、增加图像信息等。
图像处理主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
图像增强是通过增强图像亮度、对比度、对图像进行滤波等处理方法，使图像信息显得更加清晰准确。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、非线性滤波、小波变换等。
图像复原是指通过图像处理来修复原始图像中含有噪声或变形的部分。
常用的图像复原方法包括带阻滤波、空间域滤波、频域滤波等。
图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进行分析和操作。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
图像压缩是指将图像的数据编码压缩，以减少存储空间的占用。
常用的图像压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
三、计算机视觉与图像处理的结合应用计算机视觉与图像处理的结合应用具有广泛的应用领域，如医学诊断、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
在医学诊断领域中，计算机视觉与图像处理可以用于肺结节检测、肝脏病变检测、乳腺癌早期检测等方面。
在自动驾驶领域中，计算机视觉与图像处理可以用于车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等方面。
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科(xuékē)之间的关系计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习(xuéxí)学科之间的关系在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效(yǒuxiào)运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。
纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。
各个环节缺一不可，相辅相成。
计算机视觉(shìjué)（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息(xìnxī)的能力。
就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息(xìnxī)’的人工智能系统。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
基于计算机视觉技术的像语义分析与理解
基于计算机视觉技术的像语义分析与理解近年来，计算机视觉技术取得了巨大的发展，成为人工智能领域的一个重要分支。
在计算机视觉的研究中，像语义分析与理解是一个重要的课题，它的研究目标是使计算机能够更好地理解图像中的语义信息。
本文将介绍基于计算机视觉技术的像语义分析与理解的基本原理、方法和应用。
一、像语义分析与理解的基本原理像语义分析与理解是通过计算机视觉技术实现的，它的主要原理是从图像中提取特征，并将这些特征与已有的语义知识库进行匹配，从而实现图像中的语义信息的理解和分析。
首先，像语义分析与理解需要从图像中提取特征。
图像中的特征可以是视觉特征、形状特征、纹理特征等。
这些特征可以通过计算机视觉技术中的图像处理算法来提取。
例如，可以使用边缘检测算法提取图像的边缘特征，使用颜色直方图来描述图像的颜色信息等。
其次，像语义分析与理解需要将提取到的特征与已有的语义知识库进行匹配。
语义知识库是一个包含图像中的各种物体、场景、动作等语义信息的数据库。
通过将图像中提取到的特征与语义知识库进行匹配，计算机可以推断出图像中物体的类别、场景的描述等语义信息。
最后，基于匹配结果，计算机可以进行像语义分析与理解。
通过分析匹配结果，计算机可以判断图像中的物体是否存在，物体之间的关系以及场景的描述等。
通过像语义分析与理解，计算机可以更好地理解图像中的语义信息。
二、像语义分析与理解的方法基于计算机视觉技术的像语义分析与理解有多种方法。
下面将介绍几种常见的方法。
1.基于深度学习的像语义分析与理解深度学习是计算机视觉领域的一种重要方法，它可以通过建立深度神经网络模型，实现对图像中语义信息的分析与理解。
深度学习可以通过大量的图像样本进行训练，从而学习到图像中的语义信息。
通过深度学习，可以实现对图像中物体的检测、分类、分割等任务。
2.基于图像检索的像语义分析与理解图像检索是一种常见的像语义分析与理解方法。
它通过将图像中的特征与已有的图像数据库进行匹配，从而实现对图像中语义信息的理解。
图像处理与计算机视觉的联系与区别
图像处理与计算机视觉的联系与区别图像处理与计算机视觉是数字图像处理领域中两个重要的子领域。
虽然它们在处理图像数据和应用领域上有一定的联系，但是它们又有一些重要的区别。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的联系与区别，并分别阐述它们在实际应用中的重要性。
首先，图像处理主要是指对数字图像进行一系列的算法处理和操作，以改善图像的质量或实现特定的目标。
这些操作可以包括增强图像的对比度、去除噪声、调整亮度和色彩平衡等。
图像处理的目标主要是改善图像的视觉质量和美观度，使图像更适合人类的观察和感知。
例如，在数码相机中，图像处理可以用于自动调整曝光、对焦和去除红眼效果，以改善拍摄的图像质量。
与此相反，计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程和功能。
计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的视觉信息，从而实现更复杂的任务。
举例来说，计算机视觉可以用于目标检测、物体识别、图像分类和人脸识别等任务。
计算机视觉的关键挑战之一是从复杂和噪声干扰的图像数据中提取有用的特征，并进行准确和可靠的分析和推理。
尽管图像处理和计算机视觉有着不同的目标和方法，但是它们之间也有着紧密的联系。
首先，图像处理技术是计算机视觉的基础。
在许多计算机视觉任务中，首先需要对原始图像进行预处理和增强，以消除噪声、增强特征等。
因此，图像处理提供了计算机视觉算法的前提和基础。
其次，图像处理和计算机视觉都使用了相似的底层技术和算法。
例如，边缘检测、图像分割和特征提取等技术在两个领域中都得到了广泛的应用。
这些共享的技术和算法使得图像处理和计算机视觉之间的交流和合作更加紧密。
然而，图像处理和计算机视觉在应用领域上有所不同。
图像处理主要应用于图像和视频的后期处理和改善，例如在摄影、电影和广告行业中。
而计算机视觉主要应用于机器视觉、自动驾驶、医学成像和安全监控等领域，要求对图像和视频进行实时分析和决策。
此外，两者在处理的数据类型上也有所不同。
图像处理主要处理的是二维的静态图像数据，而计算机视觉则更注重对动态视频数据的处理。
图像处理与计算机视觉的基础知识
图像处理与计算机视觉的基础知识随着计算机技术的飞速发展，图像处理和计算机视觉技术日益成为人们关注的焦点。
图像处理是指对图像进行数字化处理，改变图像的特性或增强图像的质量。
而计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解，模仿人类的视觉系统来实现某种目标。
图像处理与计算机视觉的基础知识包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、特征提取、目标检测和分类等内容。
首先，图像采集是图像处理与计算机视觉的起点。
图像可以通过光电传感器、摄像头或扫描仪等设备采集。
其中，光电传感器是一种将物理量转化为电信号的装置，常见的光电传感器有CCD和CMOS。
摄像头的原理与光电传感器相似。
扫描仪可以将纸质图像转换为数字图像。
其次，图像预处理是为了减少噪声、增加对比度等目的对图像进行预处理的过程。
主要包括去噪、增加对比度、图像平滑等操作。
去噪可以通过滤波操作实现，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
增加对比度可以通过直方图均衡化等方法实现。
图像平滑可以通过平滑滤波器实现，减少图像中的噪声。
然后，图像增强是为了改善图像质量，使图像更加清晰、鲜艳等。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、直方图匹配、对比度拉伸等。
直方图均衡化是一种调整图像灰度级分布的方法，可以增强图像的对比度。
直方图匹配是通过将目标图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，从而改变图像的特性。
对比度拉伸是根据图像的像素值范围进行非线性拉伸，使得图像的对比度更加明显。
随后，图像压缩是为了减少图像数据量，提高图像存储和传输的效率。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩算法能保证压缩后的图像与原始图像完全一致，常见的无损压缩算法有LZW算法、RLE算法等。
而有损压缩算法则会在压缩过程中丢失一定的信息，常见的有损压缩算法有JPEG算法和HEVC算法等。
接着，图像分割是将图像划分成若干区域的过程。
图像分割可用于物体检测、图像分析和目标跟踪等应用中。
在C++中实现图像识别和计算机视觉
在C++中实现图像识别和计算机视觉图像识别和计算机视觉是计算机科学和人工智能领域中的一个重要研究方向。
它们的目标是让计算机理解和解释图像内容，实现图像分类、目标检测、人脸识别、图像分割等功能。
C++是一种高级编程语言，具有快速、高效、可靠的特点，非常适合用于实现图像识别和计算机视觉算法。
下面将介绍一些常见的图像识别和计算机视觉任务，并提供一些实现方法。
首先，图像分类是图像识别中最基础的任务之一。
它的目标是将图像分为不同的类别。
在C++中实现图像分类，可以使用开源库，如OpenCV和Dlib。
这些库提供了丰富的图像处理和特征提取函数，以及一些经典的分类算法，如支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN）。
其次，目标检测是指在图像中识别和定位特定目标的任务。
常用的目标检测算法包括Haar特征分类器和基于深度学习的方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些算法可以在C++中实现，其中深度学习模型可以使用开源深度学习库，如TensorFlow和Caffe等。
另外，人脸识别是图像识别中的一个重要应用领域。
在C++中实现人脸识别，可以使用OpenCV库中的人脸检测器和特征提取函数，例如使用Haar特征分类器进行人脸检测，使用局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）提取人脸特征。
此外，还可以使用人脸识别库，如dlib和Face++，它们提供了更高级的人脸识别算法。
此外，图像分割是将图像分割成多个区域或对象的任务。
常见的图像分割算法包括基于阈值的方法、区域生长方法和基于图割（Graph Cut）的方法等。
在C++中，可以使用OpenCV库中的图像处理函数实现这些算法。
除了上述任务，还有其他一些图像识别和计算机视觉的任务，如图像生成、图像超分辨率和视频分析等。
对于这些任务，在C++中可以使用各种开源库和算法进行实现。
图像处理与计算机视觉教程
图像处理与计算机视觉教程图像处理与计算机视觉是在计算机科学和工程领域中备受关注的研究领域。
本文将从基本概念理解、常见技术和应用领域等方面进行详细介绍和分析，旨在帮助读者对图像处理与计算机视觉有更全面的了解。
1. 概念理解- 图像处理是通过计算机对图像进行修改、增强和还原的过程。
它可以包括去噪、图像重建、图像增强等操作。
- 计算机视觉是指由计算机处理和理解图像的能力。
它可以包括图像识别、物体检测和场景分析等任务。
2. 常见技术- 图像滤波：通过对图像进行滤波操作来实现去噪、增强和边缘检测等功能。
常用滤波器包括均值滤波和高斯滤波。
- 特征提取：通过识别图像中的关键特征来实现目标检测和分类。
常见的特征提取方法包括边缘检测和角点检测。
- 图像分割：将图像分割成不同的部分，以便进行后续的处理和分析。
常见的图像分割方法包括阈值分割和边缘分割。
- 目标识别：通过对输入图像进行模式匹配和特征比对，来实现对特定目标的识别和跟踪。
常用的目标识别算法包括模板匹配和神经网络。
3. 应用领域- 医学影像：图像处理和计算机视觉在医学影像领域中广泛应用。
例如，通过对CT和MRI图像进行分析，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
- 机器人视觉：图像处理和计算机视觉是机器人视觉系统中必不可少的组成部分。
它可以帮助机器人感知环境、识别物体和规划路径等任务。
- 智能交通：图像处理和计算机视觉在智能交通系统中起着重要作用。
通过对交通场景中的图像进行处理和分析，可以实现自动驾驶、交通监控和交通流量管理等功能。
- 安防监控：图像处理和计算机视觉在安防监控系统中被广泛应用。
它可以帮助对图像进行实时监测、行为识别和异常事件检测等。
4. 发展趋势- 深度学习：深度学习在图像处理和计算机视觉领域中起着重要作用。
通过构建深度神经网络，可以实现更准确和高效的图像识别和目标检测等任务。
- 增强现实：增强现实技术结合图像处理和计算机视觉，可以在真实世界中叠加虚拟信息。
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计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。
虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。
但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。
我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。
我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。
UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。
并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。
1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。
特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。
重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。
[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。
它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。
特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。
[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。
如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。
在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。
不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。
如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。
在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。
但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。
在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。
这些问题导致错误的匹配，就是离群值。
虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。
[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。
Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。
虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。
在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。
采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。
虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。
另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。
2．不确定度表示我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。
然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。
GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。
他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。
他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。
Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。
易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。
由于'GRVs功能可靠的估计，我们可以改善任何参数，如调整拟合程序包，用加权最小二乘拟合，增加考虑到了不确定性的信息。
正如我们在4.4节中展示的，GRVs的协方差矩阵带领我们到一个马氏距离最小化。
Chowdhurry [14]得出了一种对图像的特征位置误差的协方差函数的运动和结构的估计的方法，但并他没考虑到工作异常值的影响。
Steele和杰恩斯[15]提出一种方法来改善功能'位置的不确定性估算，通过协方差雅可比特征定位方差值。
朱等人，[16]利用不考虑在算法中固有的错误作为用来追踪一个信任措施的灰度差异，此外，莫里斯与Kanade [17]和伊拉尼和阿南丹[18]也对不确定性的因子分解使用方法的探讨。
3.跟踪随机变量现实中主要有两种的跟踪误差：定位不准确和错误的匹配[8]。
在不精确的情况下，特征点有时与真实的位置仅相差一点点。
但错误的匹配映射到不同的位置，造成严重的错误。
预测滤波器可以帮助我们获得更准确的数据值，预测过滤器将测到的不确定值传送到系统，结合系统里面的数据进行比较得出较为准确的数据。
在现有的各种预测滤波器，卡尔曼滤波[20]规定线性范围，并不能满足各种各样的适用场合。
扩展卡尔曼滤波线性化的模型，将使使我们可以使用卡尔曼滤波方程。
在Unscented卡尔曼滤波（UKF的）[21]的基础上，进行Unscented变换，采用真正的非线性动力学模型，并计算一个随机变量，进行非线性变换的统计信息。
在我们的框架内，我们表示为GRVs的特点和使用地点Scaled Unscented变换传播通过非线性变换，在这一文件，是由康莱特特征跟踪算法代表他们。
.3.1 Scaled Unscented变换如一个n维随机变量经历一个非线性变换为y =g（x）。
在我们的例子中，在我们的例子中，我们将始终使用该功能的位置二维随机变量和转换对物体跟踪。
设和Σx是的均值和方差分别为矩阵。
Scaled Unscented变换计算的均值和方差y，用2n + 1表示Xi处称为σ点。
为了确保所产生的协方差矩阵的正确性，我们使用Scaled Unscented变换（SUT的），由[22]和[21]的定义：如λ=α2*（n +κ）- N的代表尺度参数，其中α决定的σ点周围蔓延x，κ是次要的尺度参数。
最后，是平方根矩阵的第i行。
这种确定性选择的σ点，保证他们完全捕捉真实均值和方差的随机变量X的前在我们所有的序列，我们用α= 0.9，小传播，以避免采样非局部效应和虚假离群的发生，κ= 0，因为在我们当n = 2，永远不会改变。
无论传播的是不是σ点的位置。
每个σ点都有一个相关的标准差权重的Wi：其中β是用于将分布的高阶矩的知识。
我们使用的所有序列β= 2，高斯先验值[22]。
上标m表示平均计算为的幂，C表示的协方差计算幂。
为了估计的均值和非线性变换后所产生的分布方差g（·），我们发现转换的σ点Yi=g(x)，其中在一个近似估算中，至少需要二阶[22]和[21] SUT的算法。
扩展卡尔曼滤波，计算出准确的后验均值和方差只有一阶[21]。
我们总结了算法1的SUT。
SUT的功能应用到二维需要以下条件1：对各个功能点处理2：生成5σ（2 ×dim+ 1）;3：σ点用康莱特跟踪;4：计算的估计均值和方差矩阵（3）;5：结束如图3.2。
Unscented康莱特：UKLT现有算法估算的不确定性特征跟踪只考虑噪声模型和特征点之间的协方差关系。
这强调了图像局部特征并没有考虑到的跟踪算法的误差。
在本文中，通过使用康莱特特征追踪的非线性变换算法，我们认为跟踪程序本身可以代表的非线性变换的不确定性。
设U（μi，Σi）k是我们的系统，其中每个离散时间步K表我们的均值和方差的每一个特征点的状态向量岛在时间步K，我们申请的SUT（算法1）中的每个状态向量u（μi，Σi）k的特征点。
也就是说，我们产生的σ点，根据（1），他们使用康莱特跟踪，最后计算出相应的均值和方差（3）。
在这里，我们用良好的功能来跟踪[3]作为初始特征点的标准，但这项工作可以考虑进一步扩展规模和旋转不变性特征[23]为出发点。
初始的功能是发现的协方差矩阵的逆（4）其中和是在x和y方向梯度。
对于每一个时间步K，我们做一个系统的附加观察，由V（μi，σI）K的表示，可认为是当时的形象特征（灰度变化）。
由康莱特跟踪协调，并估计为χ0相同的值，并利用协方差估计式中的值。
我们期待在被测系统的状态预测估计，并作为系统的观测图像的局部特征。
如图2所示。
我们将二者相结合使用最大似然估计（MLE），推论选择的参数，最大限度地观测部分包括测量的概率估计。
换句话说，在大中型选择具有最高后给出的预测与观察[24]概率模型。
图23.3拒绝离群特征跟踪很困难，现有的匹配方法，不能很好的进行数据交换，这样就会拒绝反映。
利用第3节中的形式化和康莱特跟踪功能质量标准适用于每一个σ点[3]，我们拒绝不在的运动模型线上异常值。
σ点跟踪结果有三个简单的离群拒绝标准：（一）拒绝，任何失去康莱特跟踪的σ点（步骤算法1 3）。
（二）拒绝，如果SUT的估计是一个非正定矩阵。
（三）拒绝，如果σ点跟踪结果有一个相互之间的位移幅度（大位移幅度标准差）不一致。
关于第一个标准，我们抛弃有20%的σ点底层没有正确跟踪了UKLT康莱特算法的点。
同样，在下降的σ点，康莱特跟踪可能会不相容岗位，这可能导致一个矩阵，不是正定。
这是对的σ点跟踪结果，可以作为拒收标准一致认为简单的检查。
最后一个标准来决定何时五个σ点没有一致的行动是看在其位移大小的标准差。
一个较大的值意味着不一致的运动，它会取代正确的特征点的位置。
4.1．特征跟踪分析正如我们所合成的序列，在测量估计和每个功能点的实际位置差。
我们用标准康莱特和UKLT，因为这两个算法（随机抽样一致性和X84）只在最后一组的对应执行的一帧帧差拒绝。
我们进行了测试，使用的每个序列的初始数目以下几点：75朝鲜蓟，85牛，为237房子，并为55图景。
图5a显示了平均距离误差在全序列的朝鲜蓟和图英利尔山区点（像素）的情行。
5b中的牛的分析图。
我们的方法更好地估算两个序列。
较小的错误部分是由于不正确地跟踪，这些由康莱特算法（第3）条备存UKLT来拒绝。
图.6显示了在每一个序列帧相应的外极线的特征点的平均距离。
我们使用UKLT和康莱特基本矩阵计算。
图.6a显示的是牛序列的结果，图.6b是朝鲜蓟的序列图。
6C是房子的序列图。
图.6d的图景序列。
根据这些实验结果，我们得出结论，我们的方法比康莱特有更准确地跟踪和强劲的功能。
图5a图5b图6a 图6b 图6c 图6d图7a 图7b 图7c 图7d 如前所述，更好地估计是由康莱特算法（第3）条来保持UKLT拒绝的。
图7说明了特征点的数量每个序列帧保存。
观察到UKLT丢弃超过康莱特特征的图片。
在实验测试中，康莱特算法保持在80％至95％的功能，而UKLT却只有52％至82％。
这一分析表明，该算法执行得更好，不仅是因为离群排斥反应，而且由于该功能的职位的估计改进。
所有的测试结果序列都在考虑之中。
我们还进行了一个200帧图像序列计算测试。