本文针对运动目标检测和跟踪这一应用目的,深入研究了一种重要的二维运动估计技术——光流技术,并对光流技术在运动目标检测和跟踪中的应用情况进行了分析,最后实现了一种基于光流均匀采样的运动目标检测和跟踪方法。文中所描述的各种技术和方法都通过仿真实验进行了验证。
文章首先探讨和分析了微分光流技术。鉴于微分光流技术在灰度不连续、噪声敏感等方面的问题,提出并实现了一种有针对性的解决方案。该解决方案在滤波方式、微分算子、平滑约束方式、多分辨率策略四个层面对现有光流技术进行了改进,取得了较好的效果。
随后文章研究了特征光流技术。特征光流研究的是点特征匹配问题,重点分析了两种点匹配技术:基于穷尽搜索的点匹配和基于最优估计的点匹配。前者精度高但时间消耗大,后者速度快但精度不高,于是本文提出了一种改进的点匹配方法。该方法在最优估计的引导下进行局部区域搜索,在保持精度的同时大大提高了匹配速度。
最后,文章研究了光流技术在运动目标检测和跟踪中的应用。针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,分析了一种微分光流和特征光流相结合的运动目标检测和跟踪方法,并提出了一种基于光流均匀采样的运动目标检测和跟踪方法。对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,基于光流均匀采样的方法在普通PC机上的帧间处理时间小于400毫秒,大大缓解了信息量和计算量的矛盾。