简介：针对静态背景和缓动背景下的多目标跟踪,提出一种基于HOG与粒子采样定位的单目标和多目标跟踪方法。从背景建模与更新策略出发,采用方向梯度HOG特征与朴素贝叶斯分类学习方法对检测的可疑目标进行判别,识别出兴趣目标。同时提出粒子采样定位算法,在初步确定的目标位置附近,利用一定分布特性的粒子对目标的位置状态进行逼近。对多场景多实例的跟踪仿真实验结果表明：该方法能够自动检测并判别兴趣目标,可以稳定跟踪单个或多个目标,并具有较高的定位精度。该方法可应用于静态背景和缓动背景下的单目标和多目标跟踪。
简介：点扩展函数的设置是图像复原中的关键问题，对于匀速直线运动模糊图像，运动方向和模糊长度决定了点扩展函数。根据运动模糊图像和原始图像在频谱上存在的对应关系，即运动模糊图像频谱存在着对应于传递函数零点的暗条纹，提出对运动模糊图像，通过二维傅里叶变换、二值化以及Radon变换检测运动模糊图像频谱图上暗条纹的方向和位置，来实现运动方向测量的方法。用该方法对模糊图像进行检测，模糊方向的识别精度小于1°。实验证明该方法可以实现平面内任意方向运动的测量。
基于方向梯度直方图和粒子采样定位的目标跟踪算法
基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别
