接著上期：
誤差公式
dw/16 : status b: 追蹤失敗
invisible : status c: 無法追蹤（不在範圍）
演算法對比中採用了以下誤差計算公式，其中w代表影象的寬度，h代表其高度，整個誤差公式表示被追蹤後影象的中心於追蹤目標的中心距離，其中d的大小用右邊的圖表徵了四種情況，接著利用樣本去測試，顯示結果如下，可以看到，如果使用hsv演算法，只要追蹤失敗一次，基本很難再次鎖定目標，而使用背景減法，則基本可以保證目標追蹤的準確性。也就是說，證明我們演算法的有效性，即帶有視點轉換的背景減法。
接下來就是研究問題及實施方案，通過這個流程圖，我們很容易發現，流程的每一步都會產生一些研究問題。首先在預處理過程中，由於高速相機的幀率通常在200fps以上，**時間低於5ms，如果是在室內使用進光量嚴重不足，會導致影象的對比度和色彩都很差。在提取目標過程中，如果我們的目標形態比較複雜，那麼久需要背景分割，而此時背景使動態的，也是業界的乙個難題。另外檢測目標的演算法速度也非常重要。在攝像頭追蹤目標的過程中，需要採取一切手段進行加速。
高速相機原始影象質量：
進光量不足→影象對比度不足
方案：在dct域中使用隨機共振（stochastic resonance），dct中係數的低方差代表低能量（低對比度）。sr的機制是增加dct係數分布的方差，導致對比度的增加。
室內進光亮不足。隨機共振（sr）是一種非線性物理現象，是指一些非線性系統的輸出訊號可以通過在一定條件下加入適當的雜訊來增強。目前常見的利用dct域進行影象增強，由於強度分布的不連續性，影象邊界有時會出現多餘的邊緣。
高速視覺伺服系統在體育比賽、車輛碰撞檢測、昆蟲觀察等領域都有重要作用。更好的硬體結構和更快的追蹤演算法以實現「自動對焦」，使攝像機保持正確的視角方向。這將是以後研究的重點方向。
文獻調研：
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