一种特征点识别与自动跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种特征点识别与自动跟踪方法，属于图像测量和分析技术领域，工作时，首先根据某张图片选择的区域生成一个模板，作为特征点自动识别的参考，其它图片均按照模板指定的各个区域进行识别，当区域中的特征点发生移动时，关注区域能自动修正位置，以便实时跟踪，并计算其特征点横、纵坐标；本方法可以按照文件夹里图片的拍摄时间对每张照片上的特征点进行识别、测量和自动跟踪；本方法操作简单，稳定可靠；本申请的识别效率高，可以识别极其昏暗或模糊环境下的图像，不受相机像素、曝光效果、拍摄质量的影响；本申请的参考点不受限，可以识别各种形状制作的特征点；本申请可以自动跟随和识别多个特征点的快速移动。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像测量和分析，尤其涉及一种特征点识别与自动跟踪方法。

技术介绍

1、基于图像的非接触位移测量方法需要在目标位置粘贴特征点，当结构产生位移时，特征点的相对位置会发生变化，识别提取特征点坐标即可计算出位移值，不同状况下的特征点图像的清晰度形状面积等有差异，受相机像素，曝光效果，拍摄质量的影响，有些图像可能特别昏暗或者模糊，且根据位移变化的速度会产生多张特征点图像，需要逐一跟踪图像中的特征点并识别，常规的图像计算方法难以提取各种质量图像的特征点的轮廓，也无法自动跟随和识别多个特征点的快速移动，且需要光学测量仪器和光学系统结构参数，给位移计算带来较大误差，甚至无法识别计算。

2、因此，需要研发出一种特征点识别与自动跟踪方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种特征点识别与自动跟踪方法。

2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：

3、一种特征点识别与自动跟踪方法，包括以下步骤：

4、s1、特征点识别，具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤S13中，通过灰度化算子将关注区域的像素灰度量化。

3.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤S14中，通过灰度分割算子识别出特征点所在的分水岭灰度环。

4.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤S23中，通过灰度化算子将关注区域的像素灰度量化。

5.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤S24中，通过灰度分割算子识别出...

【技术特征摘要】

1.一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤s13中，通过灰度化算子将关注区域的像素灰度量化。

3.根据权利要求1所述的一种特征点识别与自动跟踪方法，其特征在于，在步骤s14中，通过灰度分割算子识别出特征点所在...

【专利技术属性】
技术研发人员：范庆辉，欧峰，米文佩，黄海莹，郑星，文勇，刘丹峰，袁彪，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院总体工程研究所，
类型：发明
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