2015运动跟踪角点检测.ppt
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1、运动跟踪-角点检测,一运动目标检测,(一)背景差 1.帧差 2.GMM等 (二)运动场 光流法,二目标跟踪,1.什么是跟踪 2.运动目标的表示方法 3 跟踪问题的解决思路,1.1什么是跟踪(Tracking)?,指在图像序列中持续地估计出感兴趣的运动目标所在区域(位置),形成运动目标的运动轨迹; 把不同帧中目标标识出来。 估计出运动目标的某些运动参数(比如速度、加速度等)。 http:/ 请大家观看一个例子,1.2 运动目标的表示方法,基于点的跟踪 基于区域的跟踪 基于轮廓的跟踪 基于模型的跟踪,采用上述的哪种方法来表示运动目标和不同的应用场合、运动目标的运动特性、以及对跟踪算法的精度要求等密
2、切相关。,1.3 跟踪问题的解决思路*,自底向上(Bottom-up)的处理方法 又称为数据驱动(Date-driven)的方法,不依赖于先验知识 自顶向下(Top-down)的处理方法 又称为模型驱动(Model-driven)的方法,依赖于所构建的模型或先验知识,* Comanniciu D, Ramesh V, Meer P. Kernel-based object tracking. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,2003, 25(5): 564577,1.3 跟踪问题的解决思路,基于特征
3、匹配的跟踪 点跟踪 模板匹配 (Template Match) 均值漂移 (Mean Shift) 贝叶斯跟踪 卡尔曼滤波器 (Kalman Filter) 粒子滤波器 (Particle Filter) 隐马尔可夫模型 动态贝叶斯模型,2自底向上(Bottom-up)的处理方法2.1基于点的跟踪,质心或一组特征点集,运动轮廓的角点,2.1基于点的跟踪,将运动目标表示成点比较适合跟踪那些在图像上所占区域比较小的目标 做简单刚体运动的目标(特征点集),角点检测,角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的
4、含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。 在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。,不同类型的角点,什么是好的角点检测算法?,检测出图像中“真实的”角点 准确的定位性能 很高的重复检测率(稳定性好) 具有对噪声的鲁棒性 具有较高的计算效率,算法分类 基于灰度图像的角点检测 基于梯度、基于模板、基于模板梯度组合 基于二值图像的角点检测 基于轮廓曲线的角点检测,角点检测,基于模板的方法 主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点 Moravec角点检测 SUSAN
5、角点检测算法 MIC角点检测算法 Harris角点检测算法,1. Moravec角点检测 Moravec于1977年提出了利用灰度方差提取点特征的算子。该算法的思想非常简单,后来的很多算法都是基于该算子改进的。 Moravec角点检测算子可以简单描述为:在角点的某个领域内,亮度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大,根据Moravec角点检测算法,简化算法。 设F(i,j)表示基准图像,选取一个33的活动窗口,对于每一象素点(i,j),分别计算其在水平、垂直、左对角线和右对角线方向上与相邻象素灰度值的差的平方和,并把其中最小值的称为该象素点的灰度变化特征值,记为O(i,j)。,再将图像划分为互
6、不重叠的网格状区域,在每一个区域中搜索出灰度变化特征值最大的点即为所要提取的特征点。,Limitations Moravec算法的主要缺点是: Moravec算法只检测了窗口函数在8个基本方向上移动的强度变化,不能准确提取出全部角点; Moravec算子没有对图像进行降噪处理,所以其响应对噪声敏感; Moravec算子对边缘响应很敏感,角点检测,基于模板的方法 主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点 Moravec角点检测 SUSAN角点检测算法 MIC角点检测算法 Harris角点检测算法,2 SUSAN角点检测,Smith等提出了一种全新而且直
7、观的新方法低层次图像处理小核值相似区方法(即small univalue segment assimilating nucleus,简称SUSAN 算法)。,S.M. Smith, M. Brady, “SUSAN - A New Approach to Low Level Image Processing” International Journal of Computer Vision, Vol. 23(1), pp. 45-78, 1997,SUSAN 算法的基本原理是:在每个像素移动一个小的圆形模板以检测局部信息,并利用预先设定的亮度阈值比较模板核及其周围像素的亮度值,亮度值相同或相近
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