基于特征點的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于視頻的目標(biāo)跟蹤技術(shù)在很多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。復(fù)雜的背景下，人們通過人眼以及大量的先驗知識，可以輕松的對運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。但是，如何利用機(jī)器視覺技術(shù)通過視頻流獲得運動目標(biāo)的相關(guān)信息從而進(jìn)行目標(biāo)跟蹤則是一項充滿挑戰(zhàn)的工作。
　　本文研究了基于特征點目標(biāo)跟蹤算法，基于特征點目標(biāo)跟蹤算法分為特征點提取算法和特征點匹配兩個部分。為了滿足目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的實時需求，本文選擇了耗時量少的FAST特征點提取算法，并采用

2、了同態(tài)濾波和自適應(yīng)閾值對FAST算法進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后算法具有在不同光照情況下適應(yīng)能力較強(qiáng)的特點，且達(dá)到了抑制多個特征點塊的目的。在特征點匹配過程中，采用了金字塔的KLT光流匹配技術(shù)。針對匹配后存在不穩(wěn)定特征點的問題，本文提出了一種前后向匹配法去除不穩(wěn)定特征點，從而增加了跟蹤的準(zhǔn)確性。
　　在特征點跟蹤過程中間，隨著不穩(wěn)定特征點的逐漸剔除，目標(biāo)的有效特征點逐漸減少甚至消失。針對特征點跟蹤這一缺點，本文運用了特征點跟蹤與粒子濾波結(jié)合的