运动目标最优角点选择算法

摘要：

针对传统角点提取算法应用于运动目标优质角点选取上,较难平衡检测精度和检测速率的问题,提出一种稳健的角点选择新算法.首先将图像分块,用子块在相邻帧间的灰度差对其进行聚类,并分割出运动区域块作为角点的搜索区域;然后引入邻域块重新构造Moravec算法的能量变化计算方法,并用之检测目标上的角点;最后对检测到的所有角点进行动态过滤,剔除掉质量低的角点,留下质量高的角点代表运动目标的局部显著特征.将本算法应用于目标跟踪系统进行测试,测试结果表明它有较好的稳健性,较强的的抗噪能力和较快的检测速度,且能保证跟踪的准确性,可以很好地满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求.

关键词：运动区域分割、角点提取、分块帧差、Moravec算法、角点筛选

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：西藏民族大学校内科研项目14myY14;BmyzP05西藏自治区自然科学基金项目2015ZR-14-18和2015ZR-13-17;高校博导基金20120205110001

在线出版日期：2016-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：113-119