一种基于模板匹配的目标跟踪方法技术

技术编号:5214092 阅读:298 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术属于图像处理与机器视觉领域,具体为一种基于模板匹配的目标跟踪方法。模板图像和带匹配区域的像素按照圆形排列为多个子窗口,采用圆形模板匹配准则确保目标具有平移和旋转不变性。采用Kirsch算子计算模板和跟踪窗内各像素的边缘强度值。将灰度匹配值与边缘强度匹配值之和作为匹配结果。最佳匹配值的位置确定为跟踪目标的位置。本发明专利技术可用于目标识别与跟踪系统中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理与机器视觉领域,涉及一种目标识别与跟踪方法,特别涉及一种基于模板匹配的图像目标识别与跟踪方法。
技术介绍
目标的识别与跟踪一直是机器视觉和图像处理领域的重要研究内容。在监控系统、安防系统、军事领域等方面有着重要的应用价值。早期的跟踪算法主要是基于目标与背景的对比度跟踪算法。对比度跟踪算法利用目标与其背景之间的对比度来识别和提取目标信号,是跟踪系统最早发展起来一类方法,根据对目标参考点的不同可分为边缘跟踪、形心跟踪、峰值跟踪等。这类方法简单,易于实现,处理速度快,但抗于扰能力差。随着电子技术和计算机技术的发展,图像相关匹配在跟踪系统中得到应用。相关跟踪是将系统的基准图像选定为模板,将模板在跟踪窗中以不同的偏移值移位,然后计算模板与其重叠区域图像的相关值,将最佳匹配区域确定为跟踪目标位置。例如,灰度差的绝对平均值算法就是一种简单的相关匹配算法。但这类方法通常仅具有平移不变性,而不具有旋转不变性。这使得算法有时无法准确定位出目标位置,从而影响了算法的应用范围。因此设计一种新型的目标跟踪方法具有重要的应用价值。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是,设计一种目标识别与跟踪方法,实现对灰度图像目标的识别与跟踪。本专利技术所采用的技术方案是:一种目标识别与跟踪方法,模板大小选为n×n(n为奇数),模板中的像素以模板中心为圆心,按圆形排列形成(n+1)/2个子窗口,第一个子窗口即为特征点本身,第二个子窗口则为特征点为中心的3×3的窗口,......。采用Kirsch算子分别求取模板像素与跟踪窗像素的边缘强度值。匹配准则函数由两部分组成,第一部分为模板与待匹配区域各子窗口像素灰度和的差值,第二部分为模板与待匹配区域各子窗口像素边缘强度和的差值。两项绝对值的和最小位置确定为目标位置。本专利技术的目的在于提出一种目标识别与跟踪方法,采用圆形模板确保算法具有旋转不变性,在匹配准则函数中增加边缘强度的匹配值,利用图像的细节信息来提高目标识别的准确性,完成对灰度图像目标的识别与跟踪。附图说明图1为Kirsch算子模板。图2为像素灰度邻域窗口。图3为目标跟踪结果。-->具体实施方式下面结合实施例和附图对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术采用Kirsch算子求取模板图像和跟踪窗中各像素的边缘强度值。Kirsch算子由8个3×3窗口模板组成,每个模板分别代表一个特定的检测方向,其模板算子如图1所示。设P(x,y)是待计算边缘强度值的像素点,其8邻域的灰度分布如图2所示。设qk(k=0,1,...,7)是图像经过第k个Kirsch算子模板处理后得到的k方向上的边缘强度,则有如下递推关系式:q0=5(p4+p5+p6)-3(p0+p1+p2+p3+p7)        (1)qi=qi-1+8(p8-i-p3-i),i=1,2,3qi-1+8(p8-i-p11-i),i=4,5,6,7---(2)]]>P(x,y)像素点经过Kirsch算法处理后得到该点的边缘强度S(x,y)为:S(x,y)=max{qk本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于模板匹配的目标跟踪方法,其特征在于根据跟踪模板图像与跟踪窗中匹配区的图像计算匹配值,最佳匹配位置确定为跟踪目标位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于模板匹配的目标跟踪方法,其特征在于根据跟踪模板图像与跟踪窗中匹配区的图像计算匹配值,最佳匹配位置确定为跟踪目标位置。2.根据权利要求1所述的基于模板匹配的目标跟踪方法,其特征在于,模板图像与待匹配区图像的像素都按圆形排列,以确保算法具有旋转不变性。3.根据权利要求1所述的基于模板匹配的目标跟踪方法,其特征在于,采用Kirsch算子计算模板和跟踪窗中像素的边缘强度值。4.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员:修春波
申请(专利权)人:天津工业大学
类型:发明
国别省市:12[中国|天津]

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