[發明專利]一種基于光流的特征跟蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201310529938.8
• 申請日: 2013-10-31
• 公開（公告）號: CN104599286B
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 劉陽;張樂;陳敏杰;林福輝
• 申請（專利權）人: 展訊通信（天津）有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 吳靖靚;駱蘇華

一種基于光流的特征跟蹤方法及裝置，所述方法包括：獲取跟蹤窗口所含有的特征點；基于稀疏光流算法對所述特征點進行跟蹤；當跟蹤后的特征點位于預設區域之外時，對所述跟蹤后的特征點重新定位，所述預設區域為以中值特征點為中心的區域，所述中值特征點為所述特征點中與其它所有特征點的距離的和為最小的特征點。通過所述方法，在對特征點跟蹤的過程中，對可能是錯誤的跟蹤點通過重新定位，可以提高特征點的準確性，提高跟蹤結果的準確性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于光流的特征跟蹤方法及裝置。

背景技術

隨著運動目標檢測技術的快速發展，相應的產生了多種用于對運動目標進行檢測的方法，例如現有技術中基于運動目標的顏色特征、運動信息以及運動模型等建立相應的檢測方法，而其中運動目標的特征檢測與跟蹤是研究的重要基礎和關鍵技術，例如可以對處于運動狀態的人的手部、臉部所拍攝的圖像序列的特征進行檢測和跟蹤，進而可以實現對于人的手勢、人的臉部等的識別。

基于運動目標的顏色特征的檢測方法有均值漂移、連續的自適應均值漂移等方法，此類方法在一些簡單場景下可以實現較好的人的手勢等的跟蹤。基于運動目標的運動信息的檢測方法有光流法、卡爾曼濾波(Kalman Filter)、粒子濾波(Particle Filter)等方法。其中，光流法可以利用含有運動目標的圖像序列中像素的強度在時域、空域的變化，進而推算出所述運動目標的運動場(Motion Field)，最終實現對于運動目標的跟蹤。所述光流法根據計算所需的像素點的多少，光流可以分為稠密光流和稀疏光流。此外，也有基于運動模型的檢測方法，此類方法中首先建立運動目標的2D或3D模型，例如建立人手的2D或3D模型，在對目標跟蹤的過程中，根據實際情況對建立的模型的參數進行迭代、優化，從而使其不斷的適應運動目標的變化，實現對于運動目標的跟蹤。

在上述基于運動信息的檢測方法中，在光流法中，通常可以通過對圖像序列中的若干特征點進行光流計算，通過對特征點的跟蹤而實現對于運動目標的跟蹤和識別，但在上述光流法的跟蹤過程中，對圖像序列的匹配要求比較高，但在一些復雜場景下得到的圖像序列則可能匹配程度不高，由此導致對一些特征點的跟蹤出現誤差，進而可能導致對運動目標的跟蹤和識別出現誤差或失敗的可能。

相關技術可參考公開號為US2013259317A1的美國專利申請。

發明內容

本發明解決的問題是對特征點跟蹤不準確的問題。

為解決上述問題，本發明技術方案提供一種基于光流的特征跟蹤方法，所述方法包括：

獲取跟蹤窗口所含有的特征點；

基于稀疏光流算法對所述特征點進行跟蹤；

當跟蹤后的特征點位于預設區域之外時，對所述跟蹤后的特征點重新定位，所述預設區域為以中值特征點為中心的區域，所述中值特征點為所述跟蹤后的特征點中與其它所有跟蹤后的特征點的距離的和為最小的特征點。

可選的，所述圖像的獲取跟蹤窗口所含有的特征點的過程包括：

通過下述公式獲取圖像的跟蹤窗口內的所有像素點的自相關矩陣：

其中，M(x,y)表示坐標為(x,y)的像素點的自相關矩陣，i，j為跟蹤窗口內的像素點分別在X方向和Y方向上的索引值，w_i,j為在X方向上的索引值為i、在Y方向上的索引值為j處的像素點的權重值，K為所述跟蹤窗口的二分之一寬度值，I_x和I_y分別是X方向索引值為i、在Y方向上的索引值為j處的像素點在X方向上偏導數值和在Y方向上的偏導數值；

基于所述像素點的自相關矩陣，獲取所述像素點的自相關矩陣的最大特征值和最小特征值；