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一種改進的Hausdorff 距離目標跟蹤算法

2512822 2009-07-30 | rar | 327 | 次下載 | 5積分

資料介紹

基于機器人視覺平臺，對成像目標進行模板提取及邊緣檢測。針對目標在運動過程中
的形變和部分遮擋問題，采用一種改進的Hausdorff 距離進行相似度量。提出了一種邊緣細化方法及自適應模板尺寸修正策略，減少了邊緣特征點，大大降低Hausdorff 距離的計算量。
基于Hausdorff 距離進行模板更新，避免固定模板誤差累積問題。實驗表明，實時跟蹤效果良好，并有效解決了目標部分遮擋問題。
圖像相關匹配是機器人視覺跟蹤系統對目標進行跟蹤的基本手段。由于傳統相關跟蹤算
法的計算量大，故各學者相繼提出了各種特征匹配方法。邊緣是最常用的一種圖像特征，以提取邊緣特征點為基礎的Hausdorff距離不要求模板與圖像一一對應，既有對形變和噪聲不敏感的特點，又有一定的抗遮擋的能力，故被廣泛應用[1]。為克服個別出格點和遮擋對Hausdorff距離的不利影響，提出了部分Hausdorff距離等各種改進的Hausdorff距離。近年來，又提出將多分辨率分析與信息測度特征等與Hausdorff距離相結合以提高匹配準確度的方法。
本文基于智能自主移動機器人視覺平臺，考慮實際實驗環境和跟蹤質量的要求，對成像
目標的識別跟蹤進行研究。提出了邊緣細化方法、動態調整模板大小[2]、目標搜索區域定位與三步搜索法結合的方法，以提高跟蹤實時性。而且，本文提出了一種改進的Hausdorff距離作為相關性度量，具有一定的魯棒性，可有效解決目標部分遮擋的情況。