Resumen

En este documento, simulamos la estimación de movimiento a través de un modelo de función de detección de diferencia entre cuadros e investigamos el algoritmo de seguimiento de objetivos de filtrado de correlación de información de contexto espacio-temporal, que es complejo y computacionalmente intensivo. Se estudia la teoría básica de la información de contexto espacio-temporal y el filtrado de correlación para construir un método rápido de seguimiento de objetivos. Se diseñan diferentes esquemas computacionales para el flujo de detección de objetivos de múltiples cuadros desde la eliminación de fondo hasta la reducción de ruido, pasando por la detección de un solo cuadro y finalmente a la detección de múltiples cuadros, respectivamente. Esto permite al telescopio terrestre detectar de manera efectiva objetivos espaciales en fondos estelares densos en ambos modos. El método se valida mediante simulaciones y experimentos y puede cumplir con los requisitos de proyectos reales. La estimación de actitud de bits entre cuadros se optimiza utilizando el método de paridad de haz para

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Simulación; Estimación de movimiento; Detección de diferencia entre cuadros; Contexto espacio-temporal; Filtrado de correlación; Seguimiento de objetivos
• Keywords:Simulation; Motion estimation; Interframe difference detection; Spatial-temporal context; Correlation filtering; Target tracking