高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，该方法包括以下步骤：步骤1，采用快速形状特征提取算法对获取的影像序列进行处理，得到人工标志中心的像素坐标；步骤2，采用自适应尺度变化标志序列跟踪策略，即依据实时获取的上一帧标志点半径大小，动态地改变下一帧进行跟踪搜索窗口的大小，实现相邻帧影像间区域尺度信息的后向传递。与现有技术相比，本发明专利技术具有较好的准确性和可靠性等优点。和可靠性等优点。和可靠性等优点。

【技术实现步骤摘要】
高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法


[0001]本专利技术涉及高速视频测量技术，尤其是涉及一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法。

技术介绍

[0002]高速视频测量技术作为一种通过采集图像和处理图像来确定目标外形和状态的非接触式技术，具有不伤及测量目标和不干扰被测物体的自然状态的优点，可以在瞬间以图像方式获取被测物体的物理和几何信息。其影像数据不仅可以重复使用和长期存储，而且还可以通过解析摄影测量技术获取被测物体目标点的三维空间坐标，提供多种基于三维空间坐标的产品数据，因此该技术被广泛应用于土木工程、航空航天、工业制造等多种领域。
[0003]为了提高高速视频测量的处理速度与测量精度，人工标志在测量过程中被广泛使用。而将人工标志(通常由白色实心圆和黑色边界组成)粘贴在待测物的关键节点处并通过相关椭圆圆心拟合算法准确提取圆心像素坐标来等效待测物体的实际运动状态是最为常用的测量方案。根据初始帧中标志点的初始像素坐标位置，使用相关跟踪方法对序列图像中的标志点进行跟踪，便可得到相应待测物每时刻的运动状态信息，如常用的跟踪方法有相位相关匹配(PC)、归一化互相关系数匹配(NCC)、最小二乘匹配(LSM)等，而LSM跟踪方法因其较高的跟踪精度与较快的跟踪效率被最常选用，例如国际著名视觉测量软件Photomodeler采用了最小二乘匹配算法作为自动标志跟踪方法。
[0004]然而使用上述跟踪方法时，需给定相邻视频帧之间标志点待匹配跟踪的搜索窗口大小，且在跟踪过程中此搜索窗口大小无法动态变化。当待测物体在高速视频测量有效视场范围内的深度方向进行长距离移动时，人工标志所占图像像素区域的大小也会随之发生较大改变，固定不变的搜索窗口大小将会导致上述跟踪方法的失效。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供了一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，该方法包括以下步骤：
[0008]步骤1，采用快速形状特征提取算法对获取的影像序列进行处理，得到人工标志中心的像素坐标；
[0009]步骤2，采用自适应尺度变化标志序列跟踪策略，即依据实时获取的上一帧标志点半径大小，动态地改变下一帧进行跟踪搜索窗口的大小，实现相邻帧影像间区域尺度信息的后向传递。
[0010]作为优选的技术方案，所述的步骤1具体包括：
[0011]步骤101，对搜索窗口影像块图像进行相应的预处理；
[0012]步骤102，对预处理完成的影像块使用基于边界跟踪的拓扑算法进行边缘检测，将所有边缘轮廓的像素坐标集合全部保存；
[0013]步骤103，对二维像素平面内的椭圆进行高精度拟合，得到人工标志中心的像素坐标。
[0014]作为优选的技术方案，所述的步骤101，对搜索窗口影像块图像进行相应的预处理具体为：
[0015]步骤1011)采用高斯滤波去除图像中多余的噪声；
[0016]步骤1012)采用二值化处理增强影像块的对比度，突出标志点的白色椭圆形部分，提高边缘检测的精度。
[0017]作为优选的技术方案，根据所有边缘检测结果轮廓的面积大小，建立从大到小的索引查找表，在后续基于轮廓进行椭圆圆心坐标拟合时，依照查找表进行遍历，优先对大面积轮廓进行计算并进行后续的条件约束判别，能更加快速地判别到所需的目标值。
[0018]作为优选的技术方案，所述步骤103，对二维像素平面内的椭圆进行高精度拟合具体为：
[0019]步骤1031)在二维平面坐标系中，任意椭圆均可利用如下圆锥曲线方程的代数形式表示：
[0020]F(a，x)＝a
·
x＝ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0021]式中a＝[a b c d e f]T
，x＝[x
2 xy y
2 x y 1]T
，(x，y)则表示椭圆上任意一点；
[0022]步骤1032)将基于最小二乘法对像素平面的椭圆圆心坐标进行高精度拟合，设C
contour
＝[(x1，y1)，(x2，y2)，
…
，(x
n
，y
n
)]为获取的影像块椭圆轮廓边缘的像素坐标集合，则根据公式(1)可建立如下最优估计目标函数：
[0023][0024]根据极值原理，欲使ε2值达到最小，应有：
[0025][0026]由此可得一个线性方程组，结合椭圆约束条件a+c＝1并应用全主元高斯消去法对线性方程组进行求解，求得方程系数a＝[a b c d e f]T
的值；
[0027]进而椭圆中心坐标(x0，y0)、长短半轴(a0，b0)以及长轴的转角θ(长轴与x轴夹角)可由下列各式精确求解：
[0028][0029]其中a、b、c、d、e、f为公式(1)椭圆方程的系数。
[0030]作为优选的技术方案，根据先前所建立的查找表对搜索窗口影像块中所有检测出的轮廓进行上述最小二乘椭圆中心像素坐标拟合。
[0031]作为优选的技术方案，对拟合的结果判断其是否位于搜索窗口中心5
×
5的邻域范围内。
[0032]作为优选的技术方案，所述的步骤2具体包括：
[0033]201)以第i帧中人工标志中心坐标为中心，以其椭圆长半轴的N倍向四周扩展，确定第i+1帧的跟踪搜索窗口；
[0034]202)在第i+1帧的跟踪搜索窗口内使用快速形状特征提取算法，求解第i+1帧目标点的圆心坐标；
[0035]203)将第i+1帧求解得到圆心坐标与椭圆长半轴进行更新保存，用作跟踪下一帧目标点时确定跟踪搜索窗口的依据。
[0036]作为优选的技术方案，所述的N取1.5。
[0037]作为优选的技术方案，所述的方法充分利用椭圆的特有几何属性，通过相邻帧影像间区域尺度信息后向传递的形状特征提取，不断更新用于跟踪下一帧目标点时确定跟踪搜索窗口的椭圆半长轴。
[0038]与现有技术相比，本专利技术通过标志形状特征提取能够快速准确地提取人工标志中心的像素坐标，并且能够依据实时获取的上一帧标志点半径大小，动态地改变下一帧进行跟踪搜索窗口的大小，实现相邻帧影像间区域尺度信息的后向传递，解决了传统固定模板匹配方法的局限性。通过开展实际实验对比分析，本专利技术提出的跟踪方法单帧跟踪耗时约30ms(测试图像大小为1280
×
1024)，跟踪精度可达亚像素级别，优于国际著名视觉测量软件采用的固定模板匹配算法，验证了该算法的高效性和鲁棒性。
附图说明
[0039]图1为快速椭圆拟合算法流程图；
[0040]图2为自适应尺度变化标志序列跟踪流程图；
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，采用快速形状特征提取算法对获取的影像序列进行处理，得到人工标志中心的像素坐标；步骤2，采用自适应尺度变化标志序列跟踪策略，即依据实时获取的上一帧标志点半径大小，动态地改变下一帧进行跟踪搜索窗口的大小，实现相邻帧影像间区域尺度信息的后向传递。2.根据权利要求1所述的一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括：步骤101，对搜索窗口影像块图像进行相应的预处理；步骤102，对预处理完成的影像块使用基于边界跟踪的拓扑算法进行边缘检测，将所有边缘轮廓的像素坐标集合全部保存；步骤103，对二维像素平面内的椭圆进行高精度拟合，得到人工标志中心的像素坐标。3.根据权利要求2所述的一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，其特征在于，所述的步骤101，对搜索窗口影像块图像进行相应的预处理具体为：步骤1011)采用高斯滤波去除图像中多余的噪声；步骤1012)采用二值化处理增强影像块的对比度，突出标志点的白色椭圆形部分，提高边缘检测的精度。4.根据权利要求2所述的一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，其特征在于，根据所有边缘检测结果轮廓的面积大小，建立从大到小的索引查找表，在后续基于轮廓进行椭圆圆心坐标拟合时，依照查找表进行遍历，优先对大面积轮廓进行计算并进行后续的条件约束判别，能更加快速地判别到所需的目标值。5.根据权利要求2所述的一种高速视频序列影像自适应尺度变化的标志连续跟踪方法，其特征在于，所述步骤103，对二维像素平面内的椭圆进行高精度拟合具体为：步骤1031)在二维平面坐标系中，任意椭圆均可利用如下圆锥曲线方程的代数形式表示：F(a,x)＝a
·
x＝ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0
ꢀꢀꢀꢀ
(1)式中a＝[a b c d e f]
T
，x＝[x
2 xy y
2 x y 1]
T
，(x,y)则表示椭圆上任意一点；步骤10...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶真，童小华，谢欢，刘世杰，陈鹏，卢文胜，杨澄宇，赵佳俊，高仪，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：