基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

作     者：蔡佳 黄攀峰 CAI Jia;HUANG Panfeng

作者机构：西北工业大学航天飞行动力学技术重点实验室陕西西安710072 西北工业大学智能机器人研究中心陕西西安710072 

基　　金：国家自然科学基金(61005062 11272256) 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2013年第34卷第5期

页      码：1204-1214页

摘      要：针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。

主 题 词：特征点提取 SURF算法 KLT算法 目标跟踪 Greedy Snake算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 081105[081105] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7527/s1000-6893.2013.0206

馆 藏 号：203116545...