基于特征點的運動汽車跟蹤算法研究

王進花 曹潔

(蘭州理工大學(xué) 電氣工程與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730050)

0 引言

在視覺目標(biāo)跟蹤算法中，實時性和準確性是衡量算法好壞的兩個重要指標(biāo)，已有的跟蹤算法歸納起來主要有［1］［2］:基于 3D立方體模型的跟蹤算法，基于變形模型的跟蹤算法，基于區(qū)域的跟蹤算法，基于光流的跟蹤方法以及基于特征的跟蹤算法等。這些算法都有各自優(yōu)勢，但是在復(fù)雜背景中，目標(biāo)存在遮擋或陰影干擾時，要實現(xiàn)對運動目標(biāo)準確、實時地跟蹤，是目前目標(biāo)跟蹤中需要解決的難點問題。

本文采用特征點結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波(AKF)算法實現(xiàn)運動汽車跟蹤?？紤]到跟蹤的實時性，首先，在目標(biāo)定位時通過卡爾曼濾波算法估計目標(biāo)在下一幀圖像中的位置，減小搜索范圍，提高運算速度;然后，在預(yù)測位置范圍內(nèi)提取車輛特征點，將目標(biāo)當(dāng)前候選特征點與模板特征點進行匹配，確定目標(biāo)的精確位置，提高跟蹤的準確性。通過交通視頻仿真實驗，證明該算法在快速跟蹤機動目標(biāo)時效果較好。

1 汽車運動模型和濾波算法

1.1 汽車運動模型

近年來，國內(nèi)外學(xué)者專家對目標(biāo)運動模型做了大量的研究并取得了諸多成果，其中“當(dāng)前”統(tǒng)計模型［3，4］得到了越來越廣泛的應(yīng)用。此模型的思想是:當(dāng)目標(biāo)正在以某一加速度機動時，加速度在下一時刻的取值是有限的，并且只能在“當(dāng)前”加速度的鄰域內(nèi)。其本質(zhì)上是非零均值時間相關(guān)模型，加速度的“當(dāng)前”概率密度符合瑞利分布，均值為“當(dāng)前”加速度預(yù)測值，隨機加速度符合一階時間相關(guān)過程，即

1.2 濾波算法

1.2.1狀態(tài)方程

設(shè)采樣周期為T，可得到(3)式的離散化狀態(tài)方程為:

其中，狀態(tài)向量

設(shè)當(dāng)前加速度均值為

則可得到預(yù)測表達式為

式(4)中W(k)是離散時間白噪聲序列，其協(xié)方差矩陣為

其中，

qij(i，j=1，2，3)可參考文獻［5］。分別為x，y方向的加速度方差;αx，αy分別為x，y方向的目標(biāo)機動頻率。

由文獻［6］k時刻加速度最大值和方差分別可表示為式(8)和(9)。

1.2.2觀測方程

其中，

VZ(k)是均值為零，方差為R(k)的高斯白噪聲。

1.2.3自適應(yīng)卡爾曼濾波算法

根據(jù)狀態(tài)方程和觀測方程，可以得到自適應(yīng)Kalman濾波方程為

2 特征點的提取及匹配

2.1 特征點提取

現(xiàn)有的角點檢測算法可分為兩類［7］:1)灰度級圖像數(shù)據(jù)檢測法;2)目標(biāo)邊緣信息檢測法。本文采用基于圖像灰度的角點檢測算法，其中Harris角點檢測算法［8，9］，其計算簡單、提取的特征點均勻合理、可靠性高，因而在圖像處理領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用。

圖像的自相關(guān)函數(shù)描述了局部灰度的變化程度，因此，角點與自相關(guān)函數(shù)的曲率特性有關(guān)，圖像自相關(guān)函數(shù)表示為:

式中，Ix+u，y+v，Iu，v分別為圖像中點 (x+u，y+v)和(u，v)對應(yīng)的灰度值。對(16)式在點(u，v)進行二元函數(shù)的泰勒展開，可得到自相關(guān)函數(shù)E(x，y)的近似泰勒多項式

其中

w為高斯函數(shù)

則Harris角點檢測器為

令k=0.04，即經(jīng)驗值，R取合理的閾值即可得所求角點。閾值取決于實際圖像的屬性，如尺寸、紋理等，也可以通過確定圖像中可能的特征點的數(shù)量，并取其R值較大的像素點作為特征點。考慮到運算速度和目標(biāo)表示的準確性，需要合理確定特征點的數(shù)目。本文提取特征點數(shù)目設(shè)定為5～15。

2.2 特征點匹配

2.2.1建立目標(biāo)模板

根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果計算初始幀中目標(biāo)形心坐標(biāo)，設(shè)為(x0，y0)，并計算每個特征點(xi，yi)相對于目標(biāo)形心的偏移量(Δxi，Δyi)及灰度值 f(xi，yi)，由偏移量和灰度值構(gòu)成模板特征點像素集合:

在汽車運動過程中會由于轉(zhuǎn)彎、遮擋而發(fā)生形變，此時特征點模板與實際目標(biāo)不符，需要更新，則以當(dāng)前圖像為首幀重新建立目標(biāo)模板。

2.2.2特征點匹配

根 據(jù)2.2 的濾波算法預(yù)測車輛在下一幀中的形心坐標(biāo)以及區(qū)域，并在此區(qū)域提取當(dāng)前幀中車輛特征點，從而得到候選特征點的坐標(biāo)集合。

設(shè) 當(dāng)前幀形心坐標(biāo)的預(yù)測值為(xt，yt)，則目標(biāo)模板的第i個特征點(xi，yi)坐標(biāo)的預(yù)測值是(xt+ Δxi，yt+Δyi)，在當(dāng)前幀中以此坐標(biāo)為中心的5*5的區(qū)域內(nèi)計算特征點(xi，yi)與候選特征點的匹配值R(i，j)，R最小的候選特征點即為模板第i個特征點的匹配點。計算公式如下

圖1 跟蹤算法流程

圖2 跟蹤仿真結(jié)果

其中，I0(xi，yi)，I(mj，nj)分別為模板第 i個特征點和當(dāng)前圖像第j個特征點的灰度值。在特征提取時，設(shè)定提取特征點數(shù)是5～15，特征分布較為稀疏并且均勻，在5*5的范圍內(nèi)基本只有1～2個候選特征點，因此匹配計算量小，而且克服了由于預(yù)測誤差而引起的誤匹配及漏匹配，匹配正確率高。

3 基于特征點的運動汽車跟蹤流程

圖1是算法流程圖，首先初始化背景和濾波器，對輸入圖像進行檢測處理，得到目標(biāo)中心坐標(biāo)，并提取目標(biāo)特征點，建立目標(biāo)模板;其次，采用AKF濾波算法預(yù)測目標(biāo)中心在下一幀圖像中的位置，在此區(qū)域提取當(dāng)前幀目標(biāo)特征點，進行特征點的匹配，依據(jù)匹配結(jié)果更新目標(biāo)當(dāng)前位置;最后，根據(jù)相關(guān)準則判斷是否需要更新模板，若不更新則處理下一幀圖像，循環(huán)工作。否則由當(dāng)前幀重新建立模板，然后轉(zhuǎn)到下一幀圖像進行循環(huán)處理。

4 仿真結(jié)果及分析

仿真試驗采用蘭州市某路口的監(jiān)控視頻圖像，通過格式轉(zhuǎn)換得到640×480bmp的序列圖像。實驗設(shè)備采用臺式PC機(Pentium Ⅳ，1.70 GHz，512 M 內(nèi)存)，利用 Matlab7.1仿真軟件進行仿真驗證。采樣周期為0.04 s。

采用本算法跟蹤圖2所示視頻場景中的紅色小汽車。圖2(a)～(d)是隨機截取的四幀不同圖像的跟蹤仿真結(jié)果，圖中虛線框是濾波估計位置，‘+’是在當(dāng)前幀圖像中提取的車輛特征點，‘O’為正確匹配特征點。由圖可見，特征點正確匹配率較高，只有個別特征點是在車輛轉(zhuǎn)彎形變情況下出現(xiàn)的新增特征點，沒有找到匹配點。這種情況可通過模板更新來解決，當(dāng)特征點的正確匹配率小于設(shè)定閾值時更新模板。試驗結(jié)果驗證了該算法的有效性。

5 結(jié)束語

本文通過對跟蹤過程中方法算法的分析，提出了一種基于特征點和自適應(yīng)kalman濾波相結(jié)合的跟蹤方法，通過仿真實驗證明該算法的跟蹤性能良好。因受外界環(huán)境干擾，實際采集到的視頻圖像質(zhì)量較差，不利于目標(biāo)檢測及特征提取，因此，首先要對原始圖像進行相關(guān)的處理。另外，在實際應(yīng)用中，考慮到目標(biāo)運動的隨機性，能夠?qū)崟r自適應(yīng)調(diào)整目標(biāo)機動頻率因子，使其隨目標(biāo)運動狀態(tài)的變化而變化，從而得到更佳的跟蹤效果，需要合理建立目標(biāo)機動判別函數(shù)。

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