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    多攝像機系統中的目標跟蹤在社會生活中得到了廣泛的應用，但攝像機之間的目標重新識別困難且效率低下。將快速、實時的壓縮感知特征應用到多攝像頭中，可以提高目標再識別的效率。由于不同攝像機中物體的光照條件和投影尺寸不同，而壓縮特征對灰度和尺寸敏感，針對灰度和尺寸問題，本文提出了統一的思想。它通過平均灰度值與兩幀面積的比值，將干擾器樣本幀的壓縮特征值映射到原始幀的值。

    實驗表明，本文提出的算法在光照和物體大小發生變化時，監控能夠快速、準確地對物體進行重新識別。介紹一個信息三維場景，并分析3d感知中相機運動的重要性。視覺感知幾何原理演示文稿au moyen d'une camera mobile。有證據表明，通過使用移動攝像機實現立體感和方法的統一。在計算機視覺中，光學相機屏蔽器常被用作計算機的眼睛。

    如果我們用合成孔徑雷達（SAR）取代攝像機，那么我們將進入一個微波世界。本文從極線幾何的角度對SAR成像和相機成像進行了比較。詳細分析了兩種監控攝像頭傳感器的成像模型和極線幾何結構。文中闡述了它們之間的差異，并特別說明了它們的統一性。我們希望這些可以幫助計算機視覺或SAR圖像處理領域的研究人員構建一個計算機SAR視覺，該視覺致力于通過干擾屏蔽器電磁感知和理解圖像來補償和改善人類視覺。