將安裝有不同濾光片的相機指向同一個目標拍攝。例如，如果水果生產(chǎn)商想要檢查顏色并尋找瘀傷，他們可能會在他們的設置中另外添加一個 NIR 相機或彩色相機。但是，將來自兩個圖像的光譜數(shù)據(jù)融合到一起，則是非常具有挑戰(zhàn)性并且容易出錯的步驟。即使兩個攝像頭緊挨著放置，仍然存在不可忽略的光學視差，這導致幾乎不可能對齊兩個圖像中的像素。因此，針對這兩個圖像的任何“融合”的嘗試通常并不成功。

首先，多光譜、高光譜甚至超光譜的相機或者成像儀早的應用是來自于航空照相，也就是說通常是用于遙感。顧名思義，成像技術是把入射的全波段或?qū)挷ǘ蔚墓庑盘柗殖扇舾蓚€窄波段的光束，再讓光束成像在Sensor上面。

隨著無人機的興起，多光譜和高光譜的應用就有了新的需求，希望可以通過無人機在幾百米的低空進行作業(yè)，獲取地面的信息。應用上包括了農(nóng)業(yè)上的病蟲害監(jiān)測，土壤肥力，作物長勢等等，正射航測相機，同時也應用于一些水域污染的監(jiān)測，總而言之是需求日益旺盛。

今天我們來講一講P600室外無人機亮點功能之一“吊艙框選跟蹤”。該平臺配置USB接口的Q10F十倍變焦單光吊艙，并開發(fā)了其ROS驅(qū)動；通過機載系統(tǒng)中內(nèi)置的KCF框選算法，基于*圖像視覺實現(xiàn)對特定目標（人/車/其他無人機等…）的框選、與跟隨。下面將分別從原理說明和實機操作兩方面進行描述。

一、原理說明

1、KCF原理

KCF（Kernelized Correlation Filters）是一種鑒別式方法，這類方法一般都是在過程中訓練一個目標檢測器，使用目標檢測器去檢測下一幀預測位置是否是目標，然后再使用新檢測結果去更新訓練集進而更新目標檢測器。而在訓練目標檢測器時一般選取目標區(qū)域為正樣本，目標的周圍區(qū)域為負樣本，當然越靠近目標的區(qū)域為正樣本的可能性越大。KCF相對于其他的tracking-by-detection方法速度得到了極大的提升，效果也相對較好。

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