[发明专利]一种基于光流的运动目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于光流的运动目标跟踪方法。先采集视频图像，进行选定目标、定义模板和初始化变量等跟踪前的准备工作；然后计算目标与模板的相似度RateMat，根据RateMat的值判定是否需要更新模板，若需要则进行模板更新；再根据RateMat的值进行遮挡判定，当发生遮挡时，采用角点匹配跟踪方法进行跟踪，当未发生遮挡时，采用基于角点位置滤波、最优轮廓判定、异常区域判定及处理等技术的光流匹配跟踪方法进行跟踪；根据跟踪结果判断是否进行继续跟踪，目标位置出界或人为重新选定目标则结束跟踪，否则重新计算目标与模板的相似度RateMat并进行迭代跟踪。该方法大大提高了目标的跟踪精度，解决了现有基于光流的运动目标跟踪方法中的精度有限问题。

主权项

1.一种基于光流的运动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，先采集视频图像，进行跟踪前的准备工作，包括人为选定要跟踪的目标，定义模板和初始化变量；步骤2，启动跟踪，计算目标与模板的相似度RateMat，根据RateMat的值判定是否需要更新模板，若需要则进行更新，然后进入步骤3，若不需要则直接进入步骤3；步骤3，根据RateMat的值进行遮挡判定，当发生遮挡时，采用角点匹配跟踪方法进行跟踪，当未发生遮挡时，采用光流匹配跟踪方法进行跟踪；根据跟踪结果进行目标定位，得到目标位置和大小；所述光流匹配跟踪方法按照以下步骤实施：步骤3.1，利用上一帧灰度图像及其对应的目标角点集和目标角点数目、当前帧灰度图像，计算Lucas‑Kanade光流，得到在当前帧图像中匹配到的角点集及其角点数目；步骤3.2，对在当前帧图像中匹配到的角点集进行角点位置滤波，剔除匹配错误的角点，保留匹配正确的角点；步骤3.3，对剩余的角点集求其最小外接矩形区域ObjcornerBF，并对角点所在位置进行二值化操作，得到角点位置的二值图；步骤3.4，对所得到的角点位置的二值图进行形态学处理，然后提取轮廓，根据轮廓个数NumOutline确定目标候选轮廓区域Objrh；步骤3.5，判定目标候选轮廓区域Objrh是否异常，并在区域异常时对目标进行重新定位，排除异常区域，得到目标候选轮廓区域Objrh的更新值；步骤3.6，经由步骤3.4～步骤3.5计算所得的目标候选轮廓区域Objrh即为当前帧中的目标区域Obj1，目标中心位置为(x1,y1)，目标大小为W1×H1；Obj1即为定位的目标，其区域为Obj＝Obj1，其中心位置为(x,y)＝(x1,y1)，其大小为W×H＝W1×H1；步骤4，更新数据并根据目标位置和大小判断目标是否出界，如果出界则结束跟踪，否则返回步骤2。