[发明专利]基于分数阶微分的点特征跟踪方法

权利要求书

1.基于分数阶微分的点特征跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：

1)采用基于分数阶微分的方法检测点特征；

2)通过Kalman方法或者扩展方法预测下一帧点的位置；

3)在给定区域中搜索，并进行相似度度量，如果满足条件，则为对应的跟踪点；否则不存在对应的跟踪点，对于这样的点，如果在后续k帧范围内仍然没有对应的跟踪匹配点，则认为跟踪丢失，其中k＞2；如果跟踪正常，则更新点特征。

2.根据权利要求1所述的基于分数阶微分的点特征跟踪方法，其特征在于：所述采用基于分数阶微分的方法检测点特征，包括以下步骤：

(S101)对于图像中每个点，利用公式(1)计算出模板求解8个不同方向、不同尺度、不同阶次的微分方向图：

一元信号m阶分数阶微分的差分表达式：

dmf(t)dtm≈f(t)+(-m)f(t-1)+-m(1-m)2f(t-2)+···+Γ(1-m)n!Γ(n+1-m)f(t-n)---(1)]]>

根据上面的公式(1)构造各向同性滤波器，获得3*3，5*5，7*7，...，(2n+1)*(2n+1)等尺寸的八方向的分数阶微分算子，对于非八方向上的值采用0填充，系数由公式(1)所得，如公式(2)：

a0=1a1=-ma2=-m(1-m)2,···,an=Γ(1-m)n!Γ(n+1-m)---(2)]]>

(S102)通过不同阶次、不同方向的微分算子和原图卷积计算得到不同方向不同尺度不同阶次的微分方向图：其中m表示对应的分数阶，k表示方向；

(S103)每个微分方向图中的每个点和不同∑高斯核卷积，形成的卷积向量表示不同尺度的卷积方向图，卷积方向图表示点特征：

GmkΣ=GΣ*Gmk---(3)]]>

(S104)按照向量的能量大小选择指定的数量的点，选择500个点，其中能量大小按照归一化后的向量求平方和；

(S105)对所有选择的点，进行Kalman滤波预测和匹配；

(S106)对于所有预测和匹配上的点，继续跟踪，如果能够保持连续N帧(N＞10)以上均跟踪上的点确认为跟踪点，并把所有的跟踪点进行标记；

(S107)当跟踪点出现匹配分数不理想的情况，进行更新，其更新采用公式(4)和(5)：

(GmkΣ)T=Σt=1T-1αt(GmkΣ)t---(4)]]>

Σt=1T-1αt=1---(5)]]>

其中α_T-1，...，α₁分别为1，...，1/T的归一化，使得满足公式(5)的条件。