一种结合模板匹配和图像轮廓的运动目标航拍跟踪方法

摘要

一种结合模板匹配和图像轮廓的运动目标航拍跟踪方法，包括如下步骤：1)进行模板匹配获取目标位置，采用相关系数匹配方式来进行模板匹配；2)根据上一帧得到的圆心圈定检测范围；3)进行图像二值化，获取图像的轮廓图，通过创建包围闭合轮廓的圆来获得待选圆集；4)在待检测区域中获得半径最接近目标边长一半的圆形，获得目标圆并转化到全图片帧时的坐标，重复包括2)～3)在内之后的步骤；若没有找到，则重复包括1)～3)在内之后的步骤。本发明实时性良好、稳定性较好。

主权项

一种结合模板匹配和图像轮廓的运动目标航拍跟踪方法，其特征在于：所述跟踪方法包括如下步骤：1)进行模板匹配获取目标位置模板匹配的过程通过在原图像即输入图像上滑动模板实时进行匹配，过程如下：假设原图像是一张p*q的图像I，有一张w*h的模板图像T，匹配的过程如下：(1.1)创建一个大小与I相同的结果图像R，令x＝0，y＝0；(1.2)从原图像S的左上角(x,y)开始，切割一块(x,y)至(x+w,y+h)的临时图像S；(1.3)比较临时图像S和模板图像T的相似度，记为a；(1.4)相似度a就是结果图像R(x,y)处的像素值；(1.5)令x＝x+1，y＝y+1；(1.6)重复(1.2)～(1.6)的步骤直到x＝p‑w，y＝q‑h停止；(1.7)遍历结果图像R，数值最大的点(m,n)即为目标正方形的左上顶点坐标，可得目标中心的坐标c(x,y)为(m+w/2,n+h/2)；采用相关系数匹配方式来进行模板匹配，通过匹配模板对其均值的相对值与图像对其均值的相关值来实现，数值最大的为最优匹配；$R(x,y)=\underset{x^{\prime },y^{\prime }}{\Sigma }(T^{\prime }(x^{\prime },y^{\prime })·I^{\prime }(x+x^{\prime },y+y^{\prime }))$其中T′(x′，y′)＝T(x′，y′)‑1/(w·h)·Σ_x"，y"T(x"，y")I′(x+x′，y+y′)＝I(x+x′，y+y′)‑1/(w·h)·Σ_x"，y"I(x+x"，y+y")R(x,y)得出的结果即为流程中的相似度a，x'和x"表示模板矩阵的行号，y'和y"的表示模板矩阵的列号；模板匹配时，需要根据高度来调整模板的大小，当高度为h时，i＝(x*Ir*Hr)/(h*Xr)，对模板进行重置大小的操作，调整其边长为i，再进行模板匹配，获取目标正方形的中心c(x,y)，所述中心c(x,y)为圆心；2)根据上一帧得到的圆心圈定检测范围先要对目标半径进行更新，即当高度变为h时，实际长度为x时在视频中的目标长度i为$i=x\times \mathrm{IBR}=\frac{x\times \mathrm{Ir}\times \mathrm{Hr}}{h\times \mathrm{Xr}};---\left(2\right)$在拍摄高度为Hr时，获取边长Xr的长度在图像中的像素个数Ir；据公式(2)得目标边长i，同时设定待检测区域，每获取一帧目标物在视频帧中最大相对位移为maxImove：maxImove＝S*IBR＝S*Ir/(h*Xr/Hr)；      (4)待检测区域为以上一帧目标圆心为中心，以maxImove/2*2＝maxImove为边长的区域；3)进行图像二值化，获取图像的轮廓图，通过创建包围闭合轮廓的圆来获得待选圆集，这些待选圆是包围轮廓的圆形边界框，这使得只要遮挡不截断目标的一个闭合轮廓连续区域，目标圆就会持续存在；4)在待检测区域中获得半径最接近目标边长一半的圆形，获得目标圆并转化到全图片帧时的坐标，重复包括2)在内之后的步骤；若没有找到，则重复包括1)在内之后的步骤；获得的目标圆表示，即实现目标跟踪。