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为了解决变结构目标跟踪过程中目标失跟率较高的问题，提出了一种基于视觉量子（vision quantum，简称VQ）的目标跟踪方法．该方法首先在图像内自上而下地辐射视觉量子采集灰度信息，统计量子内部概率密度较大的灰度级和分布区域；然后计算视觉量子的量子频率，归一化量子频率系数，滤除系统噪音和杂波干扰，利用频率阶跃不变性移动视觉量子至平衡状态，将达到量子平衡状态的视觉量子组成量子簇：最后，以该量子簇作为候选目标信息，采用极大似然估计预测运动目标状态，以预测结果作为下一帧图像中视觉量子移动的参考值，并进一步验证移动后的视觉量子是否达到量子平衡状态，以确保目标跟踪有效性，该方法抓住了变结构运动目标前景与背景交界处具有量子频率阶跃不变性的特点，继而将阶跃不变特征采用具有独立性和约束性的视觉量子进行描述，可以有效地消除形状变化、尺度变化等变结构因素对运动目标跟踪的影响，失跟率较低，同时，由于视觉量子数据量较小，计算复杂度较低，其跟踪实时性较高．大量实验测试结果表明。该方法对变结构目标跟踪具有很好的适应性、实时性和鲁棒性．
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