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摘 要:在針對高速運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行圖像采集時,高速運(yùn)動目標(biāo)動態(tài)性強(qiáng),進(jìn)行模糊的圖像采集效果不良,同時高速運(yùn)動目標(biāo)的特征性結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在對高速運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行圖像采集時追蹤目標(biāo)較為困難,為更好解決這一技術(shù)性問題,本文提出基于圖像分塊模板匹配的高速運(yùn)動目標(biāo)追蹤技術(shù)。試驗(yàn)針對高速運(yùn)動設(shè)計(jì)圖像采集模型并同時對高速運(yùn)動目標(biāo)邊特征點(diǎn)緣采用灰度直方圖的方法,從而減少高速運(yùn)動目標(biāo)圖像的動態(tài)特征點(diǎn)模糊,再對圖像進(jìn)行分塊處理,通過分塊模板匹配技術(shù)對高速運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行追蹤識別。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及具體分析,證明該方法相比于傳統(tǒng)方法具有優(yōu)越性,有重要的發(fā)展意義。
關(guān)鍵詞:圖像分塊模板匹配;高速運(yùn)動目標(biāo);追蹤
中圖分類號:TP391.41? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? 文章編號:1003-5168(2021)21-0020-03
High Speed Moving Target Tracking based on Image Block Template
Matching
ZHANG Tianyu
(Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100000)
AbAbstract: In the process of image acquisition for high-speed moving target, the dynamic of the target is strong in high-speed motion, the effect of fuzzy image acquisition is poor, and the characteristic structure of high-speed moving target is complex, so it is difficult to track the target in the process of image acquisition for high-speed moving target. In order to solve this technical problem, a high-speed moving target tracking technology based on image block template matching is proposed. The image acquisition model designed for high-speed motion and the gray histogram method is used for the edge feature points of high-speed moving target to reduce the blur of dynamic feature points of high-speed moving target image. The image is divided into blocks, and the high-speed moving target is tracked and identified by block templet matching technology. Through the experimental data and specific analysis, this method is superior to the traditional method and has important development significance.
Keywords: image block template matching; high-speed moving target; track
隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,針對運(yùn)動目標(biāo)的采集以及進(jìn)行動態(tài)追蹤,尤其是對高速運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行圖像追蹤識別,成為新的研究方向。在對動態(tài)圖像的視覺特征的采集技術(shù)上進(jìn)行改進(jìn),形成高速運(yùn)動目標(biāo)的動態(tài)追蹤,同時結(jié)合相應(yīng)的高速運(yùn)動目標(biāo)跟蹤識別以及成像技術(shù),增強(qiáng)對高速運(yùn)動目標(biāo)追蹤識別的能力。結(jié)合圖像采集、信息融合、特征提取等技術(shù),建立高速運(yùn)動追蹤圖像處理技術(shù),對特征提取結(jié)果進(jìn)行分析,同時完成對高速運(yùn)動目標(biāo)的追蹤,對于高速運(yùn)動目標(biāo)的追蹤及成像處理具有重要的研究意義。
文獻(xiàn)中提出一種基于傳輸?shù)娜诤细櫡椒ǎ簩Ω咚龠\(yùn)動目標(biāo)采用位移偏差糾正進(jìn)行圖像的特征點(diǎn)匹配。使用該計(jì)算方法能夠縮短圖像的特征匹配的時間,但該算法對高速運(yùn)動目標(biāo)的特征點(diǎn)匹配較差,易出現(xiàn)誤差,使目標(biāo)追蹤效果偏低。先對高速運(yùn)動目標(biāo)的動態(tài)特征點(diǎn)模糊狀態(tài)使用灰度直方圖的方法減少噪點(diǎn),再對高速運(yùn)動圖像進(jìn)行分塊檢測,然后根據(jù)高速運(yùn)動中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。該方法能夠有效地提高高速運(yùn)動目標(biāo)的準(zhǔn)確性以及圖像的清晰度。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及具體分析,體現(xiàn)該方法相比于傳統(tǒng)方法具有優(yōu)越性,有重要的發(fā)展意義[1-5]。
1 高速運(yùn)動目標(biāo)圖像分塊匹配和輪廓檢測
1.1 高速運(yùn)動目標(biāo)圖像采集及分塊處理
在目標(biāo)像素序列的動態(tài)特征點(diǎn)的自動追蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)更全面的高速運(yùn)動目標(biāo)追蹤技術(shù),以實(shí)現(xiàn)對高速運(yùn)動目標(biāo)的自動追蹤,同時對高速運(yùn)動目標(biāo)的圖像序列幾何特征進(jìn)行提取,再將采集的圖像通過分塊模板匹配技術(shù)進(jìn)行圖像分塊,使其分塊成不同的特征板塊,再對于高速運(yùn)動目標(biāo)的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配以及信息的匹配。如圖1方式將圖像進(jìn)行分塊。
如圖1所示,將圖像劃分為4×4的仿射不變區(qū)域塊,使用向量量化方法對圖像的特點(diǎn)進(jìn)行檢測,對其進(jìn)行高速運(yùn)動處理,保持運(yùn)動圖像幾何一致。
這些點(diǎn)是根據(jù)圖像邊緣輪廓的主特征值所對應(yīng)的特征向量構(gòu)建而成。在隨機(jī)樣本中任意抽取k個近鄰點(diǎn)形成仿射區(qū),對比高速運(yùn)動圖像的弱紋理,需要進(jìn)一步觀察圖像融入分塊子空間,利用灰度直方圖降低圖像模糊點(diǎn)和噪點(diǎn)對結(jié)果的影響,運(yùn)用邊緣輪廓檢測得到高速運(yùn)動圖像局部動態(tài)特征點(diǎn),檢測輸出可用式(1)表示: