[发明专利]基于像素点光流的图像序列运动直线筛选跟踪方法

权利要求书

1.基于像素点光流的图像序列运动直线筛选跟踪方法，其特征在于：

1)利用摄像机拍摄一组连续的图像序列；

2)计算出两帧图像序列间的稠密光流场；

3)根据图像直线的法线式表示方法，推导出直线上点光流与直线光流的对应关系式：

(ycosθ-xsinθ)θ′-ρ′+ucosθ+vsinθ＝0      (1)

式(1)中，(u,v)^T是直线上点(x,y)^T处的点光流矢量值。(ρ,θ)^T和(ρ',θ')^T是直线的坐标和直线光流，根据式(1)，得出直线光流与直线上点光流的以下对应关系：

A：当直线上各像素点的点光流矢量均为零时，直线光流为零；

B：当直线上各像素点的点光流不为零时，直线光流不为零；

C:当直线仅包含平移运动，且运动方向与直线方向相同时，直线上各点的点光流矢量不为零，但直线光流等于零；

4)基于像素点光流的运动直线筛选；首先，根据点线光流对应关系构造一个二元方程组函数为：

fi,i+1(ρ′,θ′)=(yicosθ-xisinθ)θ′-ρ′+uicosθ+visinθ=0(yi+1cosθ-xi+1sinθ)θ′-ρ′+ui+1cosθ+vi+1sinθ=0---(2)]]>

式中，i表示直线上第i个像素点；根据式(2)，由直线上相邻两点的点光流值可以计算出直线光流(ρ',θ')^T；假设直线总共包含n个像素点，则直线光流估计方程为：

(ρ′‾,θ′‾)=1n-1Σin-1fi,i+1(ρ′,θ′)---(3)]]>

式(3)中，是根据均值滤波方法计算得到的直线光流估计值；得到直线光流估计值后，引入直线光流阈值(ρ_κ,θ_κ)^T，对直线光流估计值进行筛选，具体操作如下：

式(4)中，直线光流阈值(ρ_κ,θ_κ)^T根据图像中所有直线光流估计值的均值设定；

5)基于预测机制的运动直线跟踪；筛选出两帧图像间直线光流不为零的直线后，由第一帧图像直线坐标(ρ_t,θ_t)^T和直线光流估计值，计算出该直线在第二帧图像中的预测坐标

(ρt+ΔtC,θt+ΔtC)T=(ρt+ρ′,θt+θ′)T---(5)]]>

计算得到第一帧图像中所有运动直线在第二帧图像中的预测位置后，首先，采用Hough变换提取出第二帧图像中所有直线的真实位置坐标(ρ_t+Δt,θ_t+Δt)^T，然后，利用第二帧图像直线预测位置坐标和直线真实坐标(ρ_t+Δt,θ_t+Δt)^T进行直线匹配；引入欧几里德距离(Euclidean distance)，其描述n维空间的中两点的真实距离；将其引入到Hough域中表示为：

d=(ρt+ΔtC-ρt+Δt)2+(θt+ΔtC-θt+Δt)2---(6)]]>

基于预测机制的运动直线跟踪的具体操作流程如下：

Step1.假设根据点光流得到的第二帧图像预测直线总条数为n，首先根据Hough空间量化间隔设定匹配窗口的大小为Δρ×Δθ，(Δρ,Δθ)分别表示窗口的长度和宽度；

Step2.取第i条直线的预测坐标为匹配窗口的中心位置，对第二帧图像所有直线的真实坐标进行遍历，则匹配过程包含以下几种情况：

a).当匹配窗口内不包含第二帧图像直线的真实坐标时，匹配不成功，删除第i条直线的预测坐标，转至Step3；

b).当匹配窗口内只包含一条第二帧图像直线的真实坐标，匹配成功，转至Step3；

c).当匹配窗口内包含多条第二帧图像直线的真实坐标，计算预测直线坐标与各真实直线坐标的欧氏距离d，取欧氏距离最小的真实直线坐标作为匹配直线，即m表示匹配窗口内直线真实坐标的个数；匹配成功，转至Step3；

Step3.if i＜n，则i＝i+1，转至Step2；

Step4.结束。