[发明专利]视频图像中车辆目标的跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频图像中车辆目标的跟踪方法，该方法属于图像处理和图像识别技术领域范畴，是一种基于运动检测和图像形状识别理论来实现视频图像中车辆目标的跟踪检测，应用范围甚广。

背景技术

相关匹配技术量大，特别耗时，在大目标或多个目标进行相关匹配时，往往难于实时匹配或配准，因此提高相关匹配速度倍受关注的问题。

发明内容

视频图像中车辆目标的跟踪，采差图像运动分析技术和相关匹配技术。相关匹配技术包括有积相关匹配算法和平均绝对差分(MAD)，这两种相关匹配算法各有千秋，用户可依据自己的应用环境进行选择。  

本发明是在MAD算法基础上提出固定门限及可变门限的MAD匹配方法，从而使大部分的点C(x，y)或D(x，y)无需计算，可极大地减少计算量，提高匹配速度，使多个目标跟踪及轨迹描绘成为可能。

附图说明

图1是差图像D_fi，fj(x，y)；

图2是随M²增长情况；

图3是本文明的方法流程图。

具体实施方式

参见图3以下是对本发明方法作进一步说明，其主要部分的具体内容如下：1、车辆差图像运动分析

车辆差图像D_fi，fj是车辆图像f(x，y，t_i)和f(x，y，t_j)在(x，y)坐标位置像素的比较结果；它是一幅二值图像：

这里，f(x，y，t_i)和f(x，y，t_j)在(x，y)位置的明显差异由下式决定：|m_i-m_j|＞T.......................................................(2)

式中，f(x，y，t_i)和f(x，y，t_j)的均值，T为灰度阈值。

按差式(2)，若f(x，y，t_i)和f(x，y，t_j)在灰度上有明显差异，则D_fi，fj(x，y)＝1

否则，有D_fi，fj(x，y)＝0

在视频检测中，TV摄像和位置不变。车辆在视场中运动过程中的灰度从时刻t_i到t_j也保持不变，即在给定的(x，y)象素位置上。附图1说明。

依据差图像可检测出车辆。

2、车辆相关跟踪算法

设TV摄像机在视场中摄取景物实时图像，其亮度为r(u，v)，车辆图像为s(u，v)，它事先有效起来，作为模板图像又称之为基准图像或参考图像。图像r(u，v)与s(u，v)是对同一景物在两个不同场次内摄取的图像，它们在亮度及位置等方向既有相似又有不同。可用相关函数来描述r(u，v)与s(u，v)之间的相似性。

基本的相关算法有两种，即积相关法和平均绝对差分(MAD)法。

2.1积相关匹配算法 

积相关匹配算法公式为：