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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征點(diǎn)檢測(cè)提取,即從一組二維圖像序列中,進(jìn)行某個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征點(diǎn)的檢測(cè)提取,并且將所有圖像序列中目標(biāo)特征點(diǎn)串連起來(lái)。最后,每幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征點(diǎn)匹配對(duì)應(yīng)構(gòu)成一個(gè)連續(xù)的序列,以便于后續(xù)研究,如三維運(yùn)動(dòng)重建技術(shù)所需要的特征點(diǎn)。該研究一直都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域中熱門的研究課題之一,也是本文研究的主要內(nèi)容。
本文在分析圖像中特征點(diǎn)的檢測(cè)提取技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究了傳統(tǒng)的susan算法、Harris算法等。同時(shí),對(duì)幀間差分法、背景
2、差分法、光流法這幾種目前常用的分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的算法進(jìn)行了分析與研究。傳統(tǒng)的特征點(diǎn)檢測(cè)算法精度和多尺度方面都有缺點(diǎn),無(wú)法滿足其它研究需要,如三維運(yùn)動(dòng)重建技術(shù)。在目標(biāo)跟蹤方法中,光流法相比其它跟蹤算法,它不僅含有了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡信息,而且還含有了與目標(biāo)關(guān)聯(lián)的物體三維結(jié)構(gòu)的大量信息,在不知道背景及其它信息的狀況下,檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)象。但是光流法,計(jì)算量太大,所以實(shí)時(shí)性相對(duì)比較弱。所以改進(jìn)光流法,使其計(jì)算量小,是本文的一個(gè)研究點(diǎn)。
3、r> 本文主要圍繞特征點(diǎn)的改進(jìn)檢測(cè)和特征點(diǎn)的位置預(yù)測(cè)匹配跟蹤進(jìn)行研究。主要做了以下三個(gè)方面的工作研究:
(1)本文提出了一種多尺度的且處于亞像素的Harris角點(diǎn)檢測(cè)改進(jìn)算法。針對(duì)傳統(tǒng)Harris算子不具有尺度不變性,提取的角點(diǎn)是像素級(jí)的,而且其檢測(cè)速度很慢的情況做了改進(jìn)。通過(guò)對(duì)圖像高斯平滑進(jìn)行尺度計(jì)算,再利用原始角點(diǎn)為中心的集群,對(duì)集群內(nèi)各點(diǎn)進(jìn)行距離加權(quán)處理,從而對(duì)亞像素點(diǎn)進(jìn)行精確定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與傳統(tǒng)Harris算法
4、相比,該方法在多尺度上更能適應(yīng)不同尺度變化的角點(diǎn)檢測(cè),同時(shí)檢測(cè)出的角點(diǎn)在精度達(dá)到了亞像素,比像素更加精確。
?。?)光流法計(jì)算量非常大,實(shí)時(shí)性很差。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了背景差分光流法。將背景差分法和光流法,兩種算法進(jìn)行有效的結(jié)合,即先用背景差分法對(duì)圖像序列進(jìn)行第一步預(yù)處理,再利用光流法對(duì)第一步的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算處理。結(jié)果表明,改進(jìn)后的處理方法能有效地提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性,系統(tǒng)穩(wěn)定性好。
?。?)每幀圖像序列中目標(biāo)的特
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