基于尺度不变特征的目标识别与跟踪方法
计算机视觉笔试题目及答案

计算机视觉笔试题目及答案第一部分:基础理论题目一:请简要介绍计算机视觉的定义和应用领域。
计算机视觉是指利用计算机和相关技术对图像或视频进行处理、分析和理解的一门学科。
它与图像处理、模式识别、机器学习等领域密切相关。
计算机视觉的应用广泛,包括人脸识别、目标检测与跟踪、图像检索、三维重建等。
题目二:请简要说明计算机视觉系统的基本流程。
计算机视觉系统的基本流程包括图像获取、前期处理、特征提取与描述、目标检测与识别、结果输出等步骤。
首先,通过相机或其他设备获取图像或视频数据;然后对获取的图像或视频进行去噪、滤波等前期处理;接着进行特征提取与描述,即通过提取图像中的特征信息来表示图像内容;然后使用目标检测与识别算法来分析图像中的目标信息,识别出感兴趣的目标;最后将结果输出,如在屏幕上显示或保存到文件中。
题目三:简述计算机视觉中常用的特征描述符有哪些,并分别说明其原理。
常用的特征描述符包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。
SIFT特征描述符是一种尺度不变的特征描述符。
它通过在不同尺度上检测和描述稳定的关键点,建立图像间的匹配关系。
具体原理是通过高斯差分算子检测图像中的极值点,并在每个极值点处计算局部方向直方图。
SURF特征描述符是一种加速的稳健特征描述符。
它通过构建尺度空间和积分图像,提取图像中的兴趣点,并计算其局部特征。
SURF特征描述符的主要优势是计算速度快,并具有一定的旋转和尺度不变性。
ORB特征描述符是一种具有方向性的快速特征描述符。
它结合了FAST特征点检测器和BRIEF描述符。
ORB特征描述符通过检测图像特征点的FAST角点,并在每个角点附近生成二进制字符串来描述特征。
第二部分:应用案例分析题目四:请选取计算机视觉在无人驾驶汽车领域的一个应用案例进行分析,并说明其实现原理。
计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程

计算机视觉中尺度不变特征变换方法的使用教程摘要:计算机视觉中的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)是一种经典的图像特征提取方法。
本文将介绍SIFT算法的原理、流程以及如何在计算机视觉应用中使用SIFT进行目标识别和图像匹配。
1. 引言随着计算机视觉领域的快速发展,图像特征提取和描述对于图像处理和分析至关重要。
然而,由于图像在不同尺度和旋转角度下的变化,如何寻找具有尺度不变性的特征一直是一个挑战。
SIFT算法的提出正是为了解决这一问题。
2. SIFT算法原理SIFT算法的核心思想是构建具有尺度不变性的图像特征。
它通过在图像中检测局部特征点,并对这些特征点进行尺度空间极值检测和方向分配,最终形成独特的特征描述子。
2.1 尺度空间极值检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来寻找图像中的尺度空间极值点,即在不同尺度和位置上的局部极值点。
高斯差分金字塔是由一系列高斯模糊图像和它们之间的差分图像构成的。
通过对高斯模糊图像进行高斯差分操作,可以提取图像中的边缘结构和斑点结构等。
2.2 方向分配对于尺度空间极值点,SIFT算法会计算其周围像素的梯度方向直方图,并找到主要的梯度方向。
这样就为后续的特征描述子计算提供了方向信息,使得特征具有一定的旋转不变性。
2.3 特征描述子在确定尺度空间极值点的位置和方向后,SIFT算法会计算每个特征点周围像素的梯度幅值和方向,进而生成一个128维的特征向量。
该特征向量代表了图像中的局部纹理特征,并具有尺度和旋转不变性。
3. SIFT算法步骤根据SIFT算法原理,我们可以总结出SIFT算法的主要步骤如下:3.1 预处理首先,将原始图像转换为灰度图像,并进行图像尺寸的调整。
3.2 构建高斯金字塔在灰度图像上构建高斯金字塔,通过不断降采样和高斯模糊操作得到一系列尺度空间的图像。
3.3 构建高斯差分金字塔使用高斯金字塔中的相邻图像相减得到一系列高斯差分图像,用于寻找尺度空间极值点。
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究

无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究目标识别与跟踪是无人机遥感应用的重要方面之一。
随着无人机技术的迅猛发展和应用范围的扩大,目标识别与跟踪算法的研究也日益受到重视。
本文将重点探讨无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法,介绍常见的算法方法,并分析其应用现状与未来发展趋势。
一、目标识别算法1. 特征提取算法特征提取算法是目标识别的重要基础。
常用的特征提取算法包括SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速鲁棒特征)、HOG (方向梯度直方图)等。
这些算法通过提取目标区域的独特特征,实现对目标的精确识别。
特征提取算法在无人机遥感影像中的目标识别中具有广泛应用。
2. 目标检测算法在目标识别中,目标检测是关键步骤。
常用的目标检测算法有基于模板匹配、基于概率图模型、基于深度学习的方法等。
这些算法通过分析图像中的像素点特征以及目标的空间关系,实现对目标的快速检测和定位。
随着深度学习算法的发展,目标检测算法在无人机遥感影像中的应用效果逐渐提升。
3. 目标分类算法目标分类算法是指将目标进行分类,根据其属性和特征进行判断和归类。
常用的目标分类算法有支持向量机、K近邻算法、决策树等。
通过对目标特征进行学习和训练,实现对无人机遥感影像中不同类型目标的准确分类。
目标分类算法在军事侦察、环境监测等领域有着重要的应用。
二、目标跟踪算法1. 基于单目标跟踪的算法基于单目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的单个目标进行跟踪。
常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘法等。
这些算法通过对目标的位置、速度、加速度等参数进行预测和更新,实现对目标在连续帧中的精确定位和跟踪。
2. 基于多目标跟踪的算法基于多目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的多个目标进行跟踪。
常用的算法有基于Kalman滤波的多目标跟踪算法、基于图论的多目标跟踪算法等。
这些算法通过对多个目标的位置、速度、运动轨迹等进行联合建模和估计,实现对多目标的同时跟踪和识别。
常见的特征描述子及其原理

常见的特征描述子及其原理特征描述子是计算机视觉中用于描述图像中特征的算法。
它们通过对图像中的特征进行数学表示,将复杂的图像信息转化为一组具有独特性质的特征向量。
这些描述子可以帮助我们识别和匹配图像中的对象、检测变化或运动等。
以下是几种常见的特征描述子及其原理:1.尺度不变特征变换(SIFT)描述子:SIFT是一种在计算机视觉领域非常著名的特征描述子。
它通过检测图像中的极值点和关键点,然后使用高斯金字塔来对图像进行尺度空间的变换,最后根据图像局部梯度方向来计算描述子。
SIFT描述子具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特性,适用于目标识别、图像匹配和物体跟踪等应用。
2.加速稳健特征(ORB)描述子:ORB是一种结合了FAST特征检测器和BRIEF特征描述子的算法。
它通过检测图像中的角点来确定关键点,然后根据这些关键点的灰度信息计算描述子。
ORB描述子具有高速性能和良好的鲁棒性,适用于实时目标追踪、三维重建和SLAM(同时定位与地图构建)等应用。
3.方向梯度直方图(HOG)描述子:HOG是一种用于图像检测的特征描述子。
它通过计算图像中局部区域的梯度方向直方图来描述图像特征。
HOG描述子在人体检测、行人识别和行为分析等领域具有广泛应用。
4.高级二进制特征(ABD)描述子:ABD是一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns, LBP)的特征描述子。
它通过计算图像中每个像素与其周围像素的灰度差异,得到二进制编码,然后将编码的直方图作为图像的特征向量。
ABD描述子适用于人脸识别、纹理分类和图像检索等任务。
5.非负矩阵分解(NMF)描述子:NMF是一种基于矩阵分解的特征提取方法。
它通过将图像表示为非负矩阵的乘积形式,将图像特征分解到低维空间中。
NMF描述子可用于图像聚类、图像压缩和图像检索等任务。
综上所述,特征描述子在计算机视觉中发挥着重要作用。
不同的特征描述子适用于不同的应用场景,选择合适的描述子能够提高图像处理的效果和性能。
目标检测与跟踪技术综述

目标检测与跟踪技术综述摘要:目标检测与跟踪技术作为计算机视觉领域的核心技术之一,已经在多个领域中得到了广泛应用,如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。
本文将对目标检测与跟踪技术的发展历程、关键问题、常用方法以及应用领域进行综述,旨在帮助读者了解该领域的研究热点和发展趋势。
1. 引言目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究方向,其主要目标是在给定图像或视频中,准确地识别和跟踪特定的目标物体。
这一技术广泛应用于目标识别、行为分析、智能监控等领域,在提高安全性、降低人力成本等方面具有重要的意义。
2. 目标检测技术2.1 传统目标检测方法传统目标检测方法主要包括基于图像特征的方法、基于滑动窗口的方法和基于分类器的方法。
其中,基于图像特征的方法通过提取图像的局部特征来进行目标检测;基于滑动窗口的方法将一个固定大小的窗口在图像上滑动,通过分类器判断窗口内是否含有目标;基于分类器的方法通过训练分类器来实现目标检测。
2.2 深度学习目标检测方法随着深度学习的兴起,目标检测技术也发生了革命性的变化。
深度学习目标检测方法主要包括基于区域提取的方法和单阶段检测方法。
基于区域提取的方法通过生成候选区域并对其进行分类来实现目标检测;而单阶段检测方法直接在特征图上进行密集预测,能够实现较快的目标检测速度。
3. 目标跟踪技术目标跟踪技术旨在实现在视频序列中跟踪特定目标物体的位置和运动状态。
目标跟踪技术可以分为基于传统方法和基于深度学习方法两类。
3.1 基于传统方法的目标跟踪基于传统方法的目标跟踪主要包括相关滤波器、粒子滤波器和Kalman滤波器等。
这些方法通过建模目标的运动模式和特征来进行跟踪,并且在一定程度上具有鲁棒性和实时性。
3.2 基于深度学习的目标跟踪近年来,基于深度学习的目标跟踪方法取得了显著的进展。
这些方法主要通过学习目标的外观和运动模式来进行跟踪,并且能够处理目标缺失、遮挡等复杂场景。
4. 关键问题及挑战在目标检测与跟踪技术的研究中,存在一些关键问题和挑战。
计算机视觉中的目标检测与目标跟踪算法优化技巧

计算机视觉中的目标检测与目标跟踪算法优化技巧计算机视觉中的目标检测和目标跟踪是一项重要的研究领域,它们在很多领域中都有广泛的应用,如智能安防、自动驾驶和机器人导航等。
在目标检测中,算法需要识别出图像或视频中的物体,并将其分类为不同的类别。
而目标跟踪则是追踪特定目标在不同帧之间的位置变化。
优化目标检测和目标跟踪算法可以大大提高算法的准确性和实时性。
本文将介绍一些常见的优化技巧。
1.特征提取:目标检测和目标跟踪算法的性能很大程度上取决于所选择的特征。
传统的特征类型包括颜色、纹理和形状等。
近年来,由于深度学习的发展,深度神经网络(DNN)已成为目标检测和跟踪中的一种主流方法。
通过使用预训练的深度网络,可以提取更具有代表性的高级语义特征。
2.数据增强:对训练数据进行增强可以有效改善算法的泛化能力和鲁棒性。
常见的数据增强方法包括镜像翻转、随机裁剪、旋转和缩放等。
这样可以生成更多样化的训练样本,提高算法对不同场景的适应能力。
3.多尺度处理:目标在不同尺度下可能具有不同的特征表示。
为了能够在不同尺度下识别和跟踪目标,可以设计多尺度的算法模型。
一种常见的方法是使用图像金字塔,通过对输入图像进行多次缩放,识别和跟踪目标。
另一种方法是使用卷积神经网络(CNN)来提取多尺度特征。
4.区域建议:由于图像中可能存在大量的背景信息,直接对整个图像进行检测和跟踪是低效的。
为了提高算法的速度,可以通过区域建议方法,如选择性搜索(Selective Search)或候选区域网络(Region Proposal Networks),来生成可能包含目标的候选框。
然后在生成的候选框中进行目标的分类和定位。
5.目标特征描述:目标检测和目标跟踪中,如何准确地描述目标的特征具有重要意义。
对于目标检测,可以使用矩形框来描述目标的位置和大小。
在目标跟踪中,一种常见的方法是使用目标中心来表示目标的位置,并使用目标的外接框来描述目标的大小。
6.卡尔曼滤波:目标跟踪算法中一个重要的问题是如何准确地预测目标的位置。
mark定位方法

Mark定位方法1. 引言在计算机视觉和图像处理领域,目标定位是一个重要的任务。
而Mark定位方法,即基于标记点的目标定位方法,是一种常用且有效的技术。
该方法通过在图像或视频中添加特定的标记点,然后利用这些标记点来确定目标物体的位置。
本文将介绍Mark定位方法的原理、应用场景以及常见的算法。
2. 原理Mark定位方法的原理很简单:在目标物体上添加一个或多个特殊的标记点,然后通过图像处理算法来识别和跟踪这些标记点,并根据它们的位置信息确定目标物体在图像中的位置。
通常情况下,这些标记点采用明亮或颜色不同于背景的形状,以便于图像处理算法能够准确地检测和跟踪它们。
3. 应用场景Mark定位方法广泛应用于各个领域,如机器人导航、增强现实、运动捕捉等。
以下是几个典型的应用场景:3.1 机器人导航在机器人导航中,Mark定位方法可以帮助机器人确定自身在环境中的位置和朝向。
通过在环境中布置标记点,并在机器人上安装相应的传感器,机器人可以利用这些标记点来进行定位和导航。
这种方法可以在室内或室外环境中实现准确的导航。
3.2 增强现实在增强现实中,Mark定位方法可以用于将虚拟物体与真实世界进行对齐。
通过在真实世界中放置标记点,并利用摄像头捕捉到的图像进行识别和跟踪,可以将虚拟物体准确地叠加到真实场景中,从而提供更加逼真的增强现实体验。
3.3 运动捕捉在电影制作和游戏开发等领域,运动捕捉是一个重要的技术。
Mark定位方法可以用于对演员或运动员进行姿态追踪和动作捕捉。
通过在身体上贴上带有标记点的传感器或使用特殊的服装,在摄像头前进行表演或运动时,可以精确地记录下每个关节的位置和运动轨迹。
4. 常见算法Mark定位方法有很多不同的算法,下面介绍几种常见且经典的算法:4.1 Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,可以用于标记点的检测。
该算法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数值,来判断该像素点是否为角点。
计算机视觉中目标识别与跟踪算法优化研究

计算机视觉中目标识别与跟踪算法优化研究随着计算机视觉技术的不断发展,目标识别与跟踪算法在各种应用领域中扮演着重要角色。
目标识别与跟踪算法的优化研究能够进一步提高计算机视觉系统的性能和效果。
本文将探讨目标识别与跟踪算法的优化研究,包括算法优化方法、特征表达、数据集和评估指标等方面。
在目标识别与跟踪算法中,算法优化是非常重要的一环。
传统的目标识别与跟踪算法通常使用特征提取和分类器组合的方式,但其性能受限于特征的表征能力和分类器的性能。
为了提高算法的性能,研究人员提出了许多优化方法。
例如,利用深度学习的方法可以提取高级特征,进而提升目标识别与跟踪的准确性和鲁棒性。
另外,结合多种特征的融合方法也能够改善算法的性能。
此外,一些基于图像增强和预处理的方法也被用于提高目标识别与跟踪算法的表现。
除了算法优化,特征表达也是目标识别与跟踪算法的重要研究方向之一。
特征表达的好坏直接影响到算法的性能。
为了提高特征的表达能力,一些研究者提出了多尺度特征提取方法,通过不同尺度的特征来描述目标的不同细节。
此外,一些研究者还尝试通过学习深度特征来实现自动化的特征表达。
这些方法使得目标的表达更加有区分性,从而有助于提高目标识别与跟踪的准确性。
另一个需要关注的方面是数据集的选择和构建。
一个好的数据集能够提供丰富的有代表性的样本,有助于算法的训练和测试。
目前,有许多公开的数据集可供选择,如PASCAL VOC、COCO等。
然而,这些数据集中的目标类别并不一致,导致模型的泛化能力受到限制。
因此,构建更加具有挑战性的数据集对于算法的优化十分重要。
此外,数据集的标注质量也是需要关注的问题,仔细的标注能够提供准确的样本信息,从而提高算法的性能。
最后,评估指标的选择对于目标识别与跟踪算法的优化也具有重要意义。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率等。
然而,这些指标往往无法完全反映算法的性能。
因此,研究者们提出了一些新的评估指标,如mAP(mean Average Precision)、IoU(Intersection overUnion)等,用于评估目标识别与跟踪算法在定位和分割等任务上的性能。
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0
引言
随着战争样式的日益多样化和各种电子战手段的综合运
细节描述能力, 在特征匹配、 图像理解和配准等工程中有着广 泛的应用
[7 , 8 ]
。相比其他方法, 尺度不变特征变换算法能够获
且对于旋转、 缩放、 甚至光照等变化有 取更多的稳定特征信息, 可以在大量的特征数据库中进行快速准确的 着很好的不变性, 匹配
第7 期
张平定, 等: 基于尺度不变特征的目标识别与跟踪方法
取 0. 75 。具体匹配算法可描述为: a) 为 F b 的全部元素建立索引。
· 2203·
和待检测区域, 提出了一种基于图像配准技术的目标识别与跟 踪方法。实验表明, 该方法具有良好的实时稳定跟踪特性 。
1
尺度不变特征变换算法原理
尺度不变特征变换算法的基本原理是: 首先将输入图像通
。
因此, 提高图像配准算法的自适应能力和匹配效率就成了实现
61272011 ) ; 国家 重 点 实验 室 基金资 基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 60773209 ,
作者简介: 张平定( 1949-) , 男, 陕西三原人, 教授, 硕导, 主要研究方向为通信与信息 系统 ( 1196204417@ qq. com ) ; 安东 ( 1975-) , 男, 陕西 绥德 人, 讲师, 主要研究方向为智能信 息处理.
1 /2 ( L( x, y + 1 ) - L( x, y - 1 ) ) 2] 2
2. 2. 1
+ ( 3) ( 4)
14 , 15]利用前后两帧目标 体变化时容易丢失跟踪目标, 文献[ 图像的相似性进行目标的持续鲁棒性跟踪, 取得了较好的效 果。然而, 跟踪实验结果表明: 如果仅仅利用相邻目标图像的 约束关系, 尺度不变特征会表现出强烈的不稳定性, 这种不稳 定性直接导致符合图像变换约束的特征点越来越少 。 本文通 过构建动态的待匹配特征点集成功地解决了这个问题 。 特征 点集 TG_SET all 可表示为
其中: k 是常数因子。 1. 2 特征描述 尺度不变特征变换理论为每个特征点建立一个描述符, 使 其不随各种变化而改变, 且每个描述符都有较高的独特性, 从 而不断提高特征点正确匹配的概率 。因此, 利用特征点邻域像 使描述符具 素的梯度方向分布特性为每一个特征点分配方向, 有旋转不变性:
m( x, y) = [ ( L( x + 1 , y) - L( x - 1 , y) )
( 2)
y, 其中: G( x, σ ) = ( 2 πσ )
2
-1
e
- ( x 2 + y 2 ) / 2 σ2
表示尺度可变高斯函
y ) 表示图像在像素点( x, y ) 处的灰度 数; * 为卷积符号; I ( x, 值; σ 为尺度空间因子。为了更高效地检测到稳定和独特的特 征点, 可利用不同尺度的高斯差分方程同图像进行卷积, 求取 高斯差尺度空间:
第 30 卷第 7 期 2013 年 7 月
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol. 30 No. 7 Jul. 2013
基于尺度不变特征的目标识别与跟踪方法
张平定,安
摘
*
东
( 西安外事学院 工学院,西安 710077 ) 要: 针对复杂电磁环境下目标实时识别追踪的复杂性和多样性, 利用图像配准技术提出了一 种 基 于 尺 度 不
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
变特征的目标识别与跟踪方法, 有效地反映了目标图像 的 特征 分布, 提 高 了 跟踪 与 识 别系统的 可 靠 性。 实验 表 明, 当目标进行较大角度改变和背景发生剧烈变化时, 该 方法能 有效 减 小 目 标跟踪 误 差, 精 确识 别 目 标 位 置, 提 高目标跟踪精度。 关键词: 特征提取; 目标识别; 目标跟踪 中图分类号: TN911. 73 文献标志码: A 文章编号: 1001-3695 ( 2013 ) 07-2202-04 doi: 10. 3969 / j. issn. 10013695. 2013. 07. 070
收稿日期: 2012-09-19 ; 修回日期: 2012-11-07 助项目( 2012ADL-DW0301 )
[6 ]
子拓展到多尺度图像域, 提出了一种 SAR 图像尺度不变特征
[14 ]
利用全景图充分覆盖局部场景信息特性,
给出 了 基 于 全 景 子 空 间 的 尺 度 不 变 特 征 跟 踪 方 法; 孙 抗 等 通过设计基于差异度函数和索引值的两级特征匹配方 法, 构建了基于局部亮度直方图特征的实时目标识别与跟踪系 目前的尺度不变特征转换算法均是通过参考图像与 统。然而, 待配准连续图像的匹配来实现目标识别与跟踪的, 虽然对背景 的变化保持了不变性, 但当目标发生明显的形体变化时依然容 易丢失跟踪目标。鉴于此, 本文通过建立动态的待匹配特征点 增强了图像变换约束特征点的稳定性; 通过构建目标区域 集,
k m k TG_SET k all = TG_SET det + ∑ i = 1 TG_SET i k det k
L( x, y + 1 ) - L( x, y - 1) y) = tan - 1[ ] θ( x, L( x + 1 , y) - L( x - 1 , y)
y + 1) 、 L( x, y - 1) 、 L( x - 1 , y) 、 L( x + 1 , y) 分别 其中: 尺度 L( x, y) 上下左右四个像素点的尺度值, 表示关键点( x, 此时的关键 大小和方向三个参数。 点具有位置、 1. 3 特征匹配 通常依据特征间的相似性对特征点进行匹配 。 相似性度 量方法有很多, 实际应用中主要利用最近邻方法对特征点进行 匹配。对于提取出来的描述符, 首先计算待匹配点与需要匹配 的数量较多的特征点描述符间的欧氏距离; 其次根据匹配准 则, 当最近点与次近点的距离比小于某个阈值时, 则认为匹配 成功。具体的匹配过程可描述为: 设待匹配的图像为 A 与 B, 其特征点描述向量分别为:
b) 由式( 5 ) 得到 F a 中每个元素的近似 k 近邻, 返回两个 最近邻特征点 f1 和 f2 。 c) 根据匹配规则确定是否为 k i 的有效匹配。 d) 对所有 k i 重复算法, 得到 F b 的特征点 k1 配到的所有特征点对的集合 。 k nb 与 F a 匹
形成高斯金字塔 过不同尺度的高斯核函数连续滤波和下采样, 图像, 然后对相邻尺度的两个高斯图像相减得到金字塔多尺度 空间表示; 而后对该尺度空间每个点与相邻尺度和相邻位置的 点逐个进行比较得到局部极值位置, 即关键点所处的位置和尺 度。其主要包括以下几个关键步骤 。 1. 1 特征提取 为了使特征具有尺度不变性, 特征点的检测是在多尺度空 间内完成的。一幅二维图像的尺度空间可定义为
D( x, y, y, kσ) - G( x, y, y) = σ) = ( D( x, σ) ) * I( x, L( x, y, kσ) - L( x, y, σ)
b) 计算图像中检测出特征点的特征描述符 。 c) 利用特征匹配算法对参考图像和待配准图像的特征点 去除明显错误的匹配点对 。 进行粗匹配, d) 利用文献[ 16] 的直觉模糊核匹配算法精确去除步骤 c) 中保留匹配点对中的错误匹配点对, 获取待配准图像中与参考 图像对应的正确匹配点集 。 2. 2 目标跟踪算法 确定待匹配特征点集 基于尺度不变特征的目标跟踪算法在目标发生明显的形
Method of target recognition and tacking based on scale invariant feature
ZHANG Pingding,AN Dong
( Engineering Institute,Xi’ an International University,Xi’ an 710077 ,China)
L( x, y, y, y) σ) = G ( x, σ) * I( x, ( 1)
2
基于尺度不变特征的动态连续目标识别与跟踪 算法
2. 1
目标识别算法 若事先获悉目标的图像特征, 那么目标识别就转换为一个
图像配准过程。设已知特征的目标图像为参考图像, 动态目标 视频中的第一帧为待配准图像 。 由于目标在第一帧图像的位 置、 角度和方向等均是未知信息, 为获得更好的目标识别率和 跟踪效果, 需先获取目标的各种成像信息, 即参考图像信息。 目标识别就是用多幅多角度的参考图像和第一帧图像进行配 准, 寻找第一帧图像中目标的各类信息 。具体的识别算法可表 示为: a) 从参考图像和待配准图像中获取尺度不变特征点 。
[9 , 10 ]
用, 未来战场态势瞬息万变, 如何实时有效地获悉战场目标的 位置和运动情况、 分辨目标类型、 判断敌对目标的威胁程度并 跟踪攻击已成为制约军事态势评估系统性能提高的决定因素, 在学术界和工程技术领域引起了重点关注
[1 ]
。因此, 基于尺度不变特征的空间理论一经问世, 就
[11 ]
迅速发展成为一个重要而有趣的热门研究课题, 取得了大量有 价值的理论成果。Zhu 等人 利用尺度不变原理设计出一种
[15 ] [13 ]
。根据匹配思想, 图像配准算法大
将单尺度图像特征点检测中的 Harris 算
致可分为基于图像灰度和基于图像特征的两类匹配方法。灰度 匹配是按照某种相似性度量对图像的灰度阵列进行搜索、 比较 实现图像配准, 该算法的主要缺点是对图像尺度和仿射变化等 过于敏感, 实际应用中难以保持良好的准确性和匹配效率; 特征 匹配是目前应用比较成功的一种算法, 能有效提取目标图像稳 匹配准确度高, 但是算法复杂, 应用范围受限 定的特征数据, 目标识别与跟踪系统智能化亟待研究解决的重要问题。 以尺度不变特征变换为代表的不变量空间理论是近年来 以其优越的鲁棒性和图像 兴起的一种新的图像特征提取方法,