面向增強現(xiàn)實的目標跟蹤算法研究.pdf

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

2、素值的計算精度提升到了亞像素級，有效的提升了算法的準確性。其次使用AGAST算子，減少了檢測點消耗的時間，采用了高斯核來計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，對所有的特征點一起迭代，有效的減少了單點迭代的誤差。該算法改進了原始 LK光流算法中的存在的問題，改進后的算法在時間復雜度上和穩(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算法與改進后的LK光流法結(jié)合起來，實現(xiàn)了一個簡單的增