面向增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤就是在已經(jīng)檢測(cè)到目標(biāo)在圖像中位置信息的情況下，通過跟蹤從目標(biāo)中提取到的特征，計(jì)算出目標(biāo)在后續(xù)視頻序列中的位置信息。LK光流法是一種計(jì)算稀疏光流的方法，可以通過跟蹤少量特征點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。LK光流法較稠密光流法來說計(jì)算量小速度快，是如今常用的目標(biāo)跟蹤算法。
　　LK光流法在跟蹤紋理豐富的圖像時(shí)效果很好，然而跟蹤質(zhì)量較差的圖像時(shí)效果并不理想。本文重點(diǎn)介紹了一種基于改進(jìn) LK光流法的目標(biāo)跟蹤算法。本文中通過使用雙線性插值法把像

2、素值的計(jì)算精度提升到了亞像素級(jí)，有效的提升了算法的準(zhǔn)確性。其次使用AGAST算子，減少了檢測(cè)點(diǎn)消耗的時(shí)間，采用了高斯核來計(jì)算圖像梯度使得抗噪聲性能有所提升。最后通過在迭代的過程中加入單應(yīng)性變換的約束，對(duì)所有的特征點(diǎn)一起迭代，有效的減少了單點(diǎn)迭代的誤差。該算法改進(jìn)了原始 LK光流算法中的存在的問題，改進(jìn)后的算法在時(shí)間復(fù)雜度上和穩(wěn)定性上較原始的LK光流法有了較大的提升。本文的最后把SIFT算法與改進(jìn)后的LK光流法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的增