由于在成像制导过程中需要实时处理大量的信息,为了在尽可能保留有效信息情况下降低计算量,采用了一种人眼视觉非均匀采样模型——对数极坐标模型,来压缩信息量以提高计算速度；另外,由于对数极坐标变换对目标形状具有旋转和缩放不变性,在跟踪非刚性变形目标时该模型能表现出很好的稳健性；考虑到在成像跟踪末段,质心、角点之类的跟踪方法会产生匹配点漂移,为了抑制匹配点漂移,采用基于目标强度特征的Mean Shift跟踪方法,并对采用Gauss核函数的Mean Shift方法进行了优化来加快计算速度；实验结果表明,该方法能够有效抑制匹配点漂移,是一个稳健的目标跟踪方法.
非均匀采样 对数极坐标变换 Fourier级数 匹配点漂移 Non-uniform sampling Mean Shift Mean Shift Log-polar transform Fourier series Matching point drift
