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    重庆时时彩官网下载: 一种利用关键点特征匹配的图像跟踪方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410160273.2

    申请日:

    2014.04.21

    公开号:

    CN103955950A

    公开日:

    2014.07.30

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/20申请日:20140421|||公开
    IPC分类号: G06T7/20; G06K9/46 主分类号: G06T7/20
    申请人: 中国科学院半导体研究所
    发明人: 蒋寓文; 王守觉; 李卫军; 谭乐怡
    地址: 100083 北京市海淀区清华东路甲35号
    优先权:
    专利代理机构: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 曹玲柱
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410160273.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.08|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种利用关键点特征匹配的图像跟踪方法。该图像跟踪方法中定义了比传统的颜色或纹理特征包含了更多信息量的高维联合向量,依照该高维联合向量对目标进行追踪,对物体的表达更为准确全面,从而跟踪精度更高,鲁棒性更强。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种利用关键点特征匹配的图像跟踪方法,其特征在于,包括:
    步骤A,接收用户在首帧图像中输入的初始目标区域,将首帧图像作为当前帧图像,将初始目标区域作为目标区域;
    步骤B,在当前帧图像G(0)的目标区域内随机选取N个像素点作为关键点,N个关键点组成原始关键点集I1;
    步骤C,对于当前帧图像G(0)目标区域内N个关键点中的每一个关键点,提取其纹理特征和颜色特征,并依照该纹理特征和颜色特征建立关于该关键点的高维联合向量;
    步骤D,对当前帧图像G(0)进行多尺度处理,得到关于其的j个尺度图像G(1),G(2),...,G(j),求取N个关键点在该j个尺度图像G(1),G(2),...,G(j)对应点的高维联合向量;
    步骤E,对后续帧图像G′(0)进行多尺度处理,得到关于其的j个尺度图像G′(1),G′(2),...,G′(j);
    步骤F,搜索当前帧图像N个关键点在后续帧图像G′(0)中对应匹配点,搜索的依据为该关键点的高维联合向量与匹配点的高维联合向量之间的欧氏距离之和ρ由小到大的顺序,对于每一关键点,匹配点包括一最近邻匹配点及若干个近邻匹配点,N个关键点分别的最近邻匹配点构成目标点集I2;
    步骤G,对于N个关键点中的每一个关键点,验证其与匹配点的匹配结果的有效性,只要有一个匹配结果有效,则在关键点集I1中保留该关键点,在目标点集I2中保留匹配点;否则,将该关键点从关键点集i1删除,将匹配点从目标点集I2中删除;
    步骤H,判断关键点集I1中剩下的有效点数在N是否高于特定比例,如果是,执行I;否则将后续帧的下一帧作为后续帧,执行步骤E;以及
    步骤I,根据目标点集I2的剩余点的空间分布在后续帧图像中确定新目标区域,将后续帧作为当前帧,重新执行步骤B。

    2.  根据权利要求1所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述步骤C中,建立关于当前点的高维联合向量的步骤具体包括:
    子步骤C1,以当前关键点为中心,取一个t×t像素的邻域;
    子步骤C2,对于邻域内的每一个像素,生成k维的Smin向量,其中k为外延方向的个数;以及
    子步骤C3,将t×t个像素分别对应的k维的Smin向量顺序排列,组成总维数为t×t×k的高维联合向量,由该高维联合向量共同描述当前关键点的特征。

    3.  根据权利要求2所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述子步骤C2中,对于当前像素生成k维的Smin向量的步骤具体包括:
    子分步骤C2a,以当前像素为中心,每隔角度向外延伸出一个方向,顺时针依次编号1至k,沿每个方向自中心点向外等间距取M个采样点,定义符号代表着选定常数k的、第n个方向上的第m个采样点的灰度;
    子分步骤C2b,采用距离加权求和的方式带权累加每一个方向上所有采样点以及该像素的灰度值,在每一方向上得到一纹理信息其中,距离该像素越近的采样点其所占的权重越大,n=1,2,……,k;
    子分步骤C2c,由当前像素的k个纹理信息得到对应当前像素的k维向量S,具体方法如下:将当前像素的k个纹理信息由小到大进行排序,对应的序号记为Sn,按照的排列顺序用Sn对其进行编码,构成一个k维向量S:S=(S1,S2,…,Sk);
    子分步骤C2d,将k维向量S按位循环右移k次,得到k个k维向量;
    子步骤C2e,计算k个k维向量分别对应的Ssum值,当前k维向量的Ssum值按照下式计算:其中,Sn为当前k维向量的第n个元素;
    子步骤C2f,,将最小的Ssum值所对应的特征向量Smin作为描述当前像素的向量;以及
    子步骤C2g,将灰度值0~255量化至p个区间,分别对应从大到小的p个数值,将当前像素灰度值所在区间对应的数值乘以Smin中的每一个元 素,得到k维的Smin向量。

    4.  根据权利要求3所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述子分步骤C2c中,设定阈值th,如果两纹理信息之差小于该阈值th,将将两者对应的序号设为相同。

    5.  根据权利要求3所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述子分步骤C2b中,依照下式得到相应方向的纹理信息
    Pkn=Σm=1M(const-m)Pm,kn,const>m]]>
    式中,const为常数,M≤const≤3M。

    6.  根据权利要求3所述的图像跟踪方法,其特征在于,k的取值介于4~12之间;M的取值介于2~10之间。

    7.  根据权利要求1所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述步骤F中,采用遍历搜索、邻域搜索、k-d tree搜素或Best-Bin-First方式在后续帧图像中确定搜索区域;并在该搜索区域内根据欧氏距离之和ρ由小到大的原则确定若干个匹配点。

    8.  根据权利要求7所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述步骤F中,对于关键点和搜索区域内的候选点,获取两者高维联合向量之间的欧氏距离之和ρ的步骤:
    子步骤F1,计算当前帧图像G(0)中关键点R0的高维联合向量和后续帧图像G′(0)中候选点Q0的高维联合向量之间的欧氏距离ρ0:
    ρ0=ρ(R0,Q0)=sqrt(Σh=125k(r0,h-q0,h)2)]]>
    式中,R0=(r0,1,r0,2,...r0,25k),为当前帧图像G(0)中关键点R0的高维联合向量;Q0=(q0,1,q0,2,...q0,25k),为后续帧图像G′(0)中候选点Q0的高维联合矢量;
    子步骤F2,计算关键点R0在当前帧图像的第i幅尺度图像中的对应点Ri的高维联合向量,与候选点Q0在后续帧图像的第i幅尺度图像中的对应点Qi的高维联合向量的欧氏距离ρi,其中,i=1,2,……,j;
    ρi=ρ(Ri,Qi)=sqrt(Σh=125k(ri,h-qi,h)2)]]>
    式中,Ri=(ri,1,ri,2,...ri,25k),为关键点R0在当前帧图像的第i幅尺度图像中的对应点的高维联合向量;Qi=(qi,1,qi,2,...qi,25k),为候选点Q0在后续帧图像G′(0)中的第i幅尺度图像中的对应点的高维联合矢量;
    子步骤F3,按照下式计算关键点R0和候选点Q0的欧氏距离之和:
    ρ=Σh=0jρh.]]>

    9.  根据权利要求1所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述步骤G中,利用方差分析模型验证关键点与匹配点的匹配结果的有效性。

    10.  根据权利要求1至9中任一项所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述步骤B中,采用随机函数rand()或网格均匀取点的目标区域内选取关键点。

    11.  根据权利要求1至9中任一项所述的方法,其特征在于,j≤5。

    12.  根据权利要求1至9中任一项所述的图像跟踪方法,其特征在于,所述首帧图像、当前帧图像及后续帧图像均为归一化处理后的图像。

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    一种 利用 关键 特征 匹配 图像 跟踪 方法
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