一种鲁棒的目标跟踪方法

针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪.     

一种基于Kalman滤波的环形模板匹配相关跟踪算法(英文)

为了解决在目标跟踪系统中,传统相关算法在目标发生目标局部遮挡或旋转等姿态变化较大的情况时容易跟踪丢失的问题,提出一种改进的基于卡尔曼预测器的环形模板匹配相关跟踪的算法.利用卡尔曼预测器来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行环形相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,使跟踪更具主动性。环形匹配还可以克服由于姿态变化而引起的横向匹配点丢失,从而可以跟踪各种姿态运动的机动目标.实验中,利用改进算法对出现局部遮挡情况的姿态变化大的运动目标进行跟踪,传统算法处理此类情况容易跑飞,而本文算法不受这两种跟踪局限性的干扰,始终稳定跟踪机动目标且耗时大幅减少.     

融合RANSAC光流跟踪法和特征点匹配法的视觉里程计

为了解决光流跟踪法定位精度不足、误差累积和特征点匹配法耗时久的问题，设计了一种将随机抽样一致性（random sample consensus，RANSAC）光流跟踪法和改进的特征点匹配法结合的视觉里程计。利用RANSAC光流跟踪法对关键帧之间的小规模运动进行估计，RANSAC算法对光流跟踪的误匹配点进行剔除，大大降低了光流跟踪法存在的误匹配；而关键帧之间的运动估计则利用改进的特征点匹配法，以修正光流跟踪法的估计误差；最后利用卡尔曼滤波将RANSAC光流跟踪法和改进的特征点匹配法进行融合。实验结果表明:该文的算法能够克服光流跟踪法精度不足、误差累积的问题，将平均相对误差由15.5%提升到了2.6%；同时也能在一定程度上提高特征点匹配法的速度，将特征点匹配法的平均耗费时间由37.28 ms提升到了21.07 ms。     

基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

基于多帧参考的整帧丢失错误掩盖算法

为了解决视频传输中整帧图像丢失的误差扩散问题,提出了一种基于多参考帧运动矢量外推的整帧丢失错误掩盖算法.通过对多个参考帧的运动矢量外推得到丢失块的候选运动矢量集;采用多参考帧边界匹配准则进行丢失帧和其后续帧的误差估计,并选择丢失块的最优运动矢量;最后采用自适应的重叠块运动补偿方法重建丢失帧.实验结果表明,该算法在恢复整帧图像的同时,有效地降低了视频序列中整帧图像丢失的误差扩散影响,与已有算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了0.5～1dB,具有更好的错误掩盖效果.     

基于多帧参考的整帧丢失错误掩盖算法

为了解决视频传输中整帧图像丢失的误差扩散问题,提出了一种基于多参考帧运动矢量外推的整帧丢失错误掩盖算法.通过对多个参考帧的运动矢量外推得到丢失块的候选运动矢量集|采用多参考帧边界匹配准则进行丢失帧和其后续帧的误差估计,并选择丢失块的最优运动矢量|最后采用自适应的重叠块运动补偿方法重建丢失帧.实验结果表明,该算法在恢复整帧图像的同时,有效地降低了视频序列中整帧图像丢失的误差扩散影响,与已有算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了0.5~1 dB,具有更好的错误掩盖效果.     

面向经纬仪图像序列的关键帧提取算法

将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时,关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息,该文在分析了经纬仪图像序列的特点后,构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分,然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑,最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明:提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息,提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀,包含的场景信息更为丰富。     

基于广义正交迭代算法的立体视觉定位

提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符,采用SAD方法进行子像素立体匹配,并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差...     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-LucasTomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配;在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则;最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿....     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-Lucas-Tomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配|在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则|最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿.实验证明:该算法满足实时性要求,对视频的平移、旋转、缩放运动都有较好的稳像效果,并对运动物体具有鲁棒性.     

基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化

针对图像特征误匹配数量大的问题，提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集，利用稀疏光流法计算特征点运动向量，估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置，剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对，最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果，达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%，较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%，且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。     

基于联合运动补偿的边信息预测算法

传统块运动补偿算法仅利用单一运动向量场,该运动向量场中总会存在一定的运动异常,而过多的运动异常会严重衰退内插帧质量。为了解决该问题,提出了一种基于联合运动补偿的边信息内插算法,该算法使用双向运动估计计算出内插帧的运动向量场,接着采用当前块和其八个邻域块的运动向量联合预测出目标块。由于运动向量场的局部平滑特性会使八邻域块的运动向量十分接近当前内插块的真实运动向量,实验结果表明提出算法比传统算法有更好的容错性能。     

应用角点匹配实现目标跟踪

角点特征是图像的一个重要局部特征,因其具有计算量小、匹配简单以及旋转、平移、缩放不变的性质,而在图像配准与匹配、目标识别、运动分析、目标跟踪等应用领域都起着非常重要的作用。本文提出了一种新的基于角点特征的向量匹配方法,该方法利用Harris算子检测出目标角点,通过角点的矩特征形成目标的特征向量,最后通过对序列图像的目标特征向量进行匹配来实现目标跟踪。此算法在一般情况下能匹配80%以上角点,在遮挡情况下仍能正确匹配70%左右,处理速度达到20 frames/s,满足了实时要求。实验结果证明此方法可有效地抵御目标的变形和遮挡情况。     

A coarse-to-fine kernel matching approach for mean-shift based visual tracking

Mean shift is an efficient pattern match algorithm. It is widely used in visual tracking fields since it need not perform whole search in the image space. It employs gradient optimization method to reduce the time of feature matching and realize rapid object localization, and uses Bhattacharyya coefficient as the similarity measure between object template and candidate template. This thesis presents a mean shift algorithm based on coarse-to-fine search for the best kernel matching. This paper researches for object tracking with large motion area based on mean shift. To realize efficient tracking of such an object, we present a kernel matching method from coarseness to fine. If the motion areas of the object between two frames are very large and they are not overlapped in image space, then the traditional mean shift method can only obtain local optimal value by iterative computing in the old object window area, so the real tracking position cannot be obtained and the object tracking will be disabled. Our proposed algorithm can efficiently use a similarity measure function to realize the rough location of motion object, then use mean shift method to obtain the accurate local optimal value by iterative computing, which successfully realizes object tracking with large motion. Experimental results show its good performance in accuracy and speed when compared with background-weighted histogram algorithm in the literature.     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

基于光流直方图的云背景下低帧频小目标探测方法

对低帧频、云层背景下,低信噪比的弱点目标探测率降低的问题.提出了光流直方图(OFH)的定义.并且给出了OFH的性质.分析了低帧频下红外图像探测弱点目标时探测率降低的原凶,提出了一种基于OFH背景补偿的红外点目标探测算法.利用OFH得到背景的运动欠量.进行运动背景补偿;然后利用目标与云层运动差异性,得到帧间比较结果,并对比较结果通过Robinson滤波器进一步滤除残留的边缘,达到降低虚警的目的.实验结果表明,该算法中以显著提高往复杂背景下红外点目标检测概率,并凡能够探测出信噪比为1的目标.