近些年來，相關濾波在目標跟蹤領域大顯神威，各種基於相關濾波的演算法層出不窮，於是我就打算從相關濾波開始入門目標跟蹤。以下是一些對相關濾波的思考，如有錯誤之處，請多多指教。
1.目標跟蹤當中相關濾波的實際意義是什麼？
相關濾波的實際意義：把輸入影象對映到乙個理想響應圖，這個響應圖當中的最高峰與目標中心點對應起來。至於對映的實現就是通過乙個濾波器對影象進行相關操作。那麼相關到底是在幹什麼呢？其實相關操作的每乙個輸出點都將濾波器與輸入影象當中的乙個大小相當的影象塊中元素的點乘累加。也就是說完成了從影象塊到響應點的對映，而目標跟蹤當中的目標就是以影象塊的形式存在的。
2.相關濾波的優點是什麼？
相關濾波的乙個優點是能夠借助於傅利葉變換，快速計算大量的候選樣本的響應值。
3.迴圈矩陣為什麼並沒有出現在**當中？
時域當中迴圈矩陣與乙個向量a的乘積轉換到頻域之後變成了該迴圈矩陣的生成向量（頻域形式）與向量a（頻域形式）的點乘。那麼為什麼會出現這種情形呢？在此做乙個感性的解釋，因為傅利葉變換，本身就是針對週期訊號，而對週期訊號位移，是不變的。簡單的理解成，傅利葉變換已經包含了迴圈位移吧。
4.二維的影象的迴圈矩陣怎麼理解？
這裡需要改變乙個思想，一維樣本的迴圈矩陣是由生成向量及其產生的迴圈樣本組成的，而二維樣本得迴圈矩陣是由生成矩陣及其產生得迴圈樣本組成的，這個迴圈是以塊的形式說明的。這裡借用部落格來形象的說明以下
5.二維核迴圈矩陣的核生成矩陣的形式是怎麼樣的？
首先一維向量生成的迴圈矩陣，在頻域當中只涉及到生成向量，而二維矩陣生成的迴圈矩陣，就推廣成在頻域當中只涉及到生成矩陣吧，具體的證明去看csk的**吧。其次要理解二維核迴圈矩陣當中的元素是兩個樣本之間的核函式值，而核生成矩陣當中的元素，如下圖所示：
OpenCV 濾波相關函式
在攝像頭採集影象的過程中，由於環境因素或者攝像頭的自身原因，會產生本身不需要的雜訊，opencv中有幾種方式用於濾波，處理部分影象雜訊。濾波的作用 增強或去除某一部分有用的線條 輪廓等特徵，便於後期對這一特徵的提取。線性濾波，取當前畫素點的鄰域幾個畫素點的平均值賦值給當前畫素點。缺點 不針對某些特定...
去相關與維納濾波
說到濾波，我們最容易想到的是頻率選擇的濾波，比如低通濾波，高通濾波。然後就是fir與iir濾波器。維納濾波器則從另外乙個角度來深化了濾波的概念。引用維基百科關於維納濾波的一段表述如下 僅僅在頻域進行濾波的濾波器，仍然會有雜訊通過濾波器。維納設計方法需要額外的關於原始訊號所包含頻譜以及雜訊的資訊，維納...
卷積，相關，中值濾波
什麼是卷積？什麼是相關？什麼是中值濾波？看下例子吧。有如下輸入 模板為 這怎樣計算卷積呢？首先將模板旋轉180度如下 然後將上圖這個3 3的矩陣與輸入的矩陣的左上角 對齊，然後對應元素相乘再相加，如下 得1然後將模板，向右移動乙個單位與 對齊，然後對應元素相乘再相加，如下 得2 然後將模板，再向右移...