[發明專利]一種用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法

有效

• 申請號: 201310611510.8
• 申請日: 2013-11-26
• 公開（公告）號: CN103593849B
• 公開（公告）日: 2017-02-01
• 發明（設計）人: 劉祥磊;趙西安;張學東;龐蕾;丁克良
• 申請（專利權）人: 北京建筑大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/30
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙)11369
• 代理人: 史霞

技術領域

本發明涉及圖像的識別與跟蹤領域，尤其涉及一種用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法。

背景技術

隨著現代科學技術的發展，現代化生產過程正在不斷向高速化和復雜化方向發展，人們逐漸開始關注處于高速運動狀態中物體的空間信息變化，但是利用普通相機的幀頻很難滿足我們的需求，迫切需要高幀頻、高分辨率的相機以實現對高速運動狀態下物體的視頻測量。隨著數字傳感器技術的發展，尤其是CCD傳感器和CMOS傳感器的迅速發展，促進了高分辨率和高幀頻工業相機的產生。高速相機現在已經廣泛應用于質量控制和工業過程優化，工廠現場振動和運動分析，汽車工業(汽車碰撞試驗、安全氣囊測試和燃燒測試)，材料測試(滴落測試、爆炸和斷裂及變形測試)、高速物理過程實驗和土木結構健康監測等方面。為了獲取監測對象高速運動過程關鍵位置的動態響應信息，通常需要在測量對象的關鍵位置處布設具有5個自由度的橢圓形人工目標點，通過識別和跟蹤視頻序列中的橢圓形人工目標點實現監測對象高速運動過程的動態響應過程。

在現有技術中，橢圓識別方法主要采用模板變換法、Hough變換及其改進算法和基于隨機抽樣一致性(RANSAC)思想的橢圓檢測算法。模板變換法可以精確檢測橢圓，但是計算復雜，需要非常大的存儲空間，非常耗時，降低了計算效率。Hough變換是采用映射的方法，通過數據的積累提取幾何圖形的特征，其優點是對數據的健壯性要求不高，但是由于橢圓具有5個參數，需要在檢測橢圓的過程中在5維空間內進行積累計算，存在計算量和計算空間較大的缺點，為解決上述問題，眾多研究者提出采用隨機Hough變換進行橢圓檢測，以降低對計算時間和內存的需求，但是隨機Hough變換無目標的采樣模式仍會引入大量無效積累，使得算法的效率大大降低。RANSAC橢圓檢測法與Hough變換類似，其采用累加器或者類聚的方法來檢測橢圓，具有很好的健壯性，能夠一次檢測多個橢圓，但是需要復雜的運算和大量的存儲空間。

發明內容

針對上述技術問題，本發明設計開發了一種用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法，目的在于降低影像序列數據處理量，提高數據處理效率，同時快速、準確識別橢圓輪廓，高精度擬合橢圓中心點。

本發明提供的技術方案為：

一種用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法，包括以下步驟：

步驟一、目測獲取影像序列初始相位中橢圓形人工目標點的初始像素坐標，并以所述初始像素坐標為中心點獲取包含所述初始像素坐標的影像塊，所述影像塊作為影像序列的跟蹤目標點；

步驟二、采用二維離散零均值高斯函數增強影像塊的對比度；

步驟三、采用Sobel算子邊緣檢測技術獲取影像塊的邊緣要素；

步驟四、利用橢圓的邊緣周長屬性消除影像塊中不符合周長要求的邊緣要素，利用橢圓的區域面積屬性消除影像塊中不符合面積要求的邊緣要素，利用橢圓的圓形度屬性消除影像塊中不符合圓形度要求的邊緣要素，得到影像塊中橢圓形輪廓的像素坐標集；

步驟五、根據得到的影像塊中橢圓形輪廓的像素坐標集，采用最小二乘非線性最優化Levenberg-Marquardt方法擬合，得到影像塊中橢圓形中心點的亞像素坐標，并根據所述亞像素坐標得到影像序列下一相位中橢圓形人工目標點的初始像素坐標和影像塊，直至跟蹤至影像序列的最后相位的影像塊。

優選的是，所述的用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法中，所述步驟四中具體包括：

a.采用累計邊緣要素相鄰像素中心點的歐幾里得距離獲取影像塊中的每個邊緣要素的周長，設置邊緣要素周長最大值和邊緣要素周長最小值，刪除周長大于邊緣要素周長最大值和小于邊緣要素周長最小值的邊緣要素；

b.刪除步驟a中獲取的非連通邊緣要素，采用數學形態學的閉運算填充連通邊緣要素，得到影像塊中邊緣要素的區域面積集合，設置邊緣要素區域面積最大值和邊緣要素區域面積最小值，刪除區域面積大于邊緣要素區域面積最大值和小于邊緣要素區域面積最小值的邊緣要素；

c.根據連通邊緣要素的周長和區域面積得到圓形度，設定圓形度的門限值，刪除連通邊緣要素的圓形度小于設定的圓形度的門限值的邊緣要素，得到影像塊中橢圓形輪廓的像素坐標集。

優選的是，所述的用于影像序列橢圓形人工目標點快速識別與跟蹤方法中，所述步驟b之后還包括：采用數學形態學的膨脹法對經過步驟b獲取的區域面積進行邊緣檢測，則影像塊的邊緣要素可通過下述公式得到

E_d(F)=F⊕B-F，