基于尺度不變特征的光流法目標跟蹤技術研究

吳 垠，李良福，肖樟樹，劉侍剛

陜西師范大學 計算機科學學院，西安 710062

基于尺度不變特征的光流法目標跟蹤技術研究

吳 垠，李良福，肖樟樹，劉侍剛

陜西師范大學 計算機科學學院，西安 710062

1 引言

視覺跟蹤在機器人視覺、視頻監控、導彈制導、無人機偵察等許多領域中都得到了廣泛的應用，是模式識別與計算機視覺中的研究熱點。運動目標的自動跟蹤技術是一個對精度和實時性都要求較高的高科學技術，盡管人們對它的研究已經取得了不錯的成績，但是算法在很多性能指標上仍然有待提高。在自然場景不斷變化時，從三維世界空間投影到二維圖像空間會造成目標信息丟失，因此設計一個魯棒的目標跟蹤算法是非常困難的[1]。為了能夠提高目標跟蹤算法的適應性，本文提出了一種基于尺度不變特征的光流運動跟蹤算法。

光流場是一種描述圖像像素點強度變化情況的向量場，通過對相鄰兩幀圖像進行全局運算得到。Bruce D.Lucas和Τakeo Kanade提出的L-K方法假設光流在像素點局部鄰域內是保持不變的，并利用該假設條件建立光流方程組求解光流場[2]。McCane和K.Novins生成了一種檢測光流法效果的合成圖像序列[3]，該序列可以有效檢測光流估計算法的性能并利用其對多種光流法進行了測試。Horn和Schunck提出的光流法[4]可以通過使用GPU并行化來解決計算量過大的問題。Michael Τao和Jiamin Bai使用了樣本的稀疏子集來估計光流場從而達到減少計算量的目的[5]。光流場可以給出觀測目標的空間位置和變化程度等重要的信息，但是光流法只關注了圖像中的像素點，并沒有把像素點和觀測目標聯系起來。……