[發明專利]一種抗遮擋目標檢測的多特征點跟蹤方法

在審

• 申請號: 201310174467.3
• 申請日: 2013-05-13
• 公開（公告）號: CN104156976A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 張澤旭
• 申請（專利權）人: 哈爾濱點石仿真科技有限公司
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明與計算機視覺、圖像理解和計算機圖形學有關，在目標被全遮擋和部分遮擋的情況下，目標的檢測與跟蹤變得尤為困難，本發明涉及一種解決這種復雜條件下運動目標的檢測與分割方法，利用建立的特征點光流聚類算法和遮擋判決算法的實現對遮擋目標的可靠檢測。

背景技術

復雜背景下的運動目標自動跟蹤技術是圖象處理、模式識別和計算機圖形技術的重要課題，在軍事、國防和工業等領域有著廣泛的應用前景，跟蹤系統有兩個基本運算，即目標圖象的分割和目標的追蹤，但是當運動目標作大的機動、經歷遮擋時，這些運算的穩定性、適應性和計算效率將受到影響，而這些影響會直接改變系統的性能，因此，獲得魯棒性的跟蹤算法是迫切解決的問題.

??????利用運動估計進行分割與跟蹤運動目標是一種重要的技術途徑，基于特征點的光流算法和基于連續光流場的算法是經常被采用的運動估計技術，特征光流是通過特征匹配來求得特征點處的光流，同連續光流場算法相比較，這種算法具有可以處理大的幀間運動，對噪聲不敏感和計算量小的特點.但是由于得到的是稀疏的光流場，因而很難提取運動目標的精確形狀。此外，當運動目標被遮擋時，如何對遮擋情況進行判斷是建立可靠抗遮擋跟蹤算法的關鍵.

??????不同于其它研究方法，本發明在獲得目標特征點的基礎上，建立一種新穎的目標描述與遮擋判決方法，這種方法能夠有效判斷出目標進入遮擋和離開遮擋的情況，從而為后續的抗遮擋跟蹤奠定基礎。?

發明內容

本發明建立一種抗遮擋目標檢測的多特征點跟蹤方法.這種方法包含以下過程：首先利用角檢測器檢測特征點，并利用提出的由粗到細層級匹配算法計算特征光流；其次，利用特征點光流聚類算法，完成目標的分割，并建立運動目標的描述子；最后，提出一種新穎的遮擋判決方法，完成對目標被遮擋和脫離遮擋情況的判決，實現對運動目標的可靠跟蹤.

??????本發明的基本原理如下:

?????一、一種多尺度特征光流計算方法.?假設圖象序列中某特征點????????????????????????????????????????????????從時刻的圖象運動到時刻的圖象，為特征點分別沿和軸的偏移量。最佳偏移量的計算可以通過最小化灰度的差值平方和得到

???????(1)

為以為中心的窗，對由一階泰勒級數展開

?????(2)

其中，計算誤差分別相對于、的偏導數，令它們為零，得到

???????(3)

由此可以解出

??(4)

、分別為、的簡寫，上標為矩陣的轉置，-1為矩陣的逆。為獲得的估計，可以通過對的初始化，由牛頓-拉富生迭代算法得到

?(5)

上標表示次迭代，表示，當目標的運動在相對較小的范圍時，利用這種方法不但可以降低匹配過程中的搜索范圍，減少匹配時間，而且具有很高的匹配精度。此外，本發明建立一種高斯金字塔多尺度框架，在該框架下計算特征光流點，可以解決目標作大的運動時，在單一分辨率層上匹配精度降低的問題.

???????二、特征光流場聚類，同一目標上特征點光流近似相同、不同目標上特征點光流不同，可將光流進行聚類；根據同一目標上特征點分布具有一定規律，在光流聚類的基礎上，再對目標特征點進行一次空間聚類，衡量兩個光流矢量和相似的測度函數為：

???????(6)

式中，代表誤差的階。設定一個比較小的閾值，一旦兩個光流矢量間的測度函數就將此二光流合并為一類，并計算類的平均光流；當判斷某一光流矢量能否歸并到某類中時，需衡量該光流與類的平均光流的測度函數.?由上一步得到若干個類，同一類中的光流是相似的，但是，由于各種噪聲的影響，每類中可能存在噪聲點，這些噪聲點一般表現為“離群”，為去掉這些離群的點，本發明假設同一類中的點到類中心的距離服從參數為的正態分布，把到類中心的距離大于或等于的點從此類中刪除.例如，假設某類中包括個特征點則對的估計值為

???????????????(7)

????????????(8)

???????????????????(9)

?????????????????(10)

如果，則從該類中刪除點