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一种改进的Hausdorff 距离目标跟踪算法
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2009-07-30
申根换
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基于机器人视觉平台，对成像目标进行模板提取及边缘检测。针对目标在运动过程中
的形变和部分遮挡问题，采用一种改进的Hausdorff 距离进行相似度量。提出了一种边缘细化方法及自适应模板尺寸修正策略，减少了边缘特征点，大大降低Hausdorff 距离的计算量。
基于Hausdorff 距离进行模板更新，避免固定模板误差累积问题。实验表明，实时跟踪效果良好，并有效解决了目标部分遮挡问题。
图像相关匹配是机器人视觉跟踪系统对目标进行跟踪的基本手段。由于传统相关跟踪算
法的计算量大，故各学者相继提出了各种特征匹配方法。边缘是最常用的一种图像特征，以提取边缘特征点为基础的Hausdorff距离不要求模板与图像一一对应，既有对形变和噪声不敏感的特点，又有一定的抗遮挡的能力，故被广泛应用[1]。为克服个别出格点和遮挡对Hausdorff距离的不利影响，提出了部分Hausdorff距离等各种改进的Hausdorff距离。近年来，又提出将多分辨率分析与信息测度特征等与Hausdorff距离相结合以提高匹配准确度的方法。
本文基于智能自主移动机器人视觉平台，考虑实际实验环境和跟踪质量的要求，对成像
目标的识别跟踪进行研究。提出了边缘细化方法、动态调整模板大小[2]、目标搜索区域定位与三步搜索法结合的方法，以提高跟踪实时性。而且，本文提出了一种改进的Hausdorff距离作为相关性度量，具有一定的鲁棒性，可有效解决目标部分遮挡的情况。
的形变和部分遮挡问题，采用一种改进的Hausdorff 距离进行相似度量。提出了一种边缘细化方法及自适应模板尺寸修正策略，减少了边缘特征点，大大降低Hausdorff 距离的计算量。
基于Hausdorff 距离进行模板更新，避免固定模板误差累积问题。实验表明，实时跟踪效果良好，并有效解决了目标部分遮挡问题。
图像相关匹配是机器人视觉跟踪系统对目标进行跟踪的基本手段。由于传统相关跟踪算
法的计算量大，故各学者相继提出了各种特征匹配方法。边缘是最常用的一种图像特征，以提取边缘特征点为基础的Hausdorff距离不要求模板与图像一一对应，既有对形变和噪声不敏感的特点，又有一定的抗遮挡的能力，故被广泛应用[1]。为克服个别出格点和遮挡对Hausdorff距离的不利影响，提出了部分Hausdorff距离等各种改进的Hausdorff距离。近年来，又提出将多分辨率分析与信息测度特征等与Hausdorff距离相结合以提高匹配准确度的方法。
本文基于智能自主移动机器人视觉平台，考虑实际实验环境和跟踪质量的要求，对成像
目标的识别跟踪进行研究。提出了边缘细化方法、动态调整模板大小[2]、目标搜索区域定位与三步搜索法结合的方法，以提高跟踪实时性。而且，本文提出了一种改进的Hausdorff距离作为相关性度量，具有一定的鲁棒性，可有效解决目标部分遮挡的情况。
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