基于光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤就是利用攝像機(jī)作為“眼睛”，去識(shí)別、觀察并記錄感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。近年來(lái)已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。由于在應(yīng)用中對(duì)目標(biāo)跟蹤精度和實(shí)時(shí)性要求的不斷提高，相關(guān)算法也需要不斷地進(jìn)行改進(jìn)。本文將光流法應(yīng)用在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中，對(duì)目標(biāo)跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了具體研究，并針對(duì)光流法在目標(biāo)跟蹤中的一些缺陷進(jìn)行了改進(jìn)。
　　首先，研究了經(jīng)典的HS光流法和LK光流法。其中LK光流計(jì)算方法因?yàn)殪`活性高、計(jì)算量相對(duì)較小更適合應(yīng)用在目標(biāo)跟蹤中。

2、對(duì)于幀間運(yùn)動(dòng)位移較大的光流計(jì)算，將圖像進(jìn)行金字塔分解來(lái)提高光流矢量求解的精確度。
　　其次，LK光流法得到的光流矢量解有一定的不穩(wěn)定性，在計(jì)算過程中解的穩(wěn)定性依賴于窗口權(quán)重函數(shù)，本文提出引入Hessian矩陣對(duì)LK光流計(jì)算進(jìn)行改進(jìn)。在計(jì)算光流矢量前先用Hessian矩陣對(duì)鄰域內(nèi)的光流點(diǎn)進(jìn)行判斷，設(shè)定閾值，剔除不在閾值范圍內(nèi)的外點(diǎn)，最后用剩下的可靠點(diǎn)根據(jù)加權(quán)最小二乘法求解光流矢量。
　　然后，基于光流法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行了跟蹤。整

3、個(gè)過程主要包括圖像預(yù)處理、角點(diǎn)檢測(cè)、光流計(jì)算、光流聚類、區(qū)域分析以及標(biāo)定出目標(biāo)位置。通過仿真實(shí)驗(yàn)得出每幀的跟蹤結(jié)果，結(jié)果顯示算法存在對(duì)光照敏感、抗干擾能力差以及隨著時(shí)間推移誤差會(huì)累積等缺陷。
　　最后，本文提出引入定位精度較高的SIFT特征點(diǎn)匹配跟蹤算法，將該算法得到的目標(biāo)位置與光流法跟蹤得到的目標(biāo)位置進(jìn)行卡爾曼濾波融合。在融合的同時(shí)對(duì)光流法跟蹤進(jìn)行重新初始化，矯正其跟蹤誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提出的融合算法減小了幀間累計(jì)誤差，提高