[发明专利]一种基于稀疏光流法的多角点跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于稀疏光流法的多角点跟踪方法，用于对待处理视频图像序列进行目标跟踪，其特征在于，该方法包括：

结合参考视频图像中K个角点的邻域窗口所有像素点的像素值，水平方向导数值以及垂直方向导数值，在当前待跟踪视频图像的当前跟踪窗口中基于稀疏光流法得到所述K个角点在待跟踪视频图像中的偏移信息和当前位置；

判断所述K个角点的偏移信息是否可信，如果全部角点的偏移信息都不可信，则以历史偏移信息计算当前目标位置，否则，利用可信角点的偏移信息计算当前目标位置；

更新待跟踪视频图像中的不可信角点，保存待跟踪视频图像中更新后K个角点的邻域窗口中所有像素点的像素值，水平方向导数值以及垂直方向导数值，将当前待跟踪视频图像作为参考视频图像，转入下一个待跟踪视频图像进行目标跟踪；

所述更新待跟踪视频图像中的不可信角点，具体包括步骤：

对于待跟踪视频图像中的不可信角点，根据当前目标位置设置角点搜索窗口，计算角点搜索窗口内所有像素邻域窗口的自相关矩阵，并对每个像素计算自相关矩阵的最小特征值；

对角点搜索窗口内所有像素点依照最小特征值排序，输出最小特征值最大的像素点作为当前更新后的角点；

其中，所述像素邻域窗口的自相关矩阵计算公式如下：

其中A为邻域窗口自相关矩阵，I_x为邻域窗口内像素水平方向导数，I_y为邻域窗口内像素垂直方向导数；

所述自相关矩阵的最小特征值计算公式如下：

E＝A₂₂+A₁₁-sqrt((A₁₁-A₂₂)×(A₁₁-A₂₂)+A₁₂×A₁₂)

其中，E为像素自相关矩阵的最小特征值，A₁₁,A₁₂,A₂₁,A₂₂为自相关矩阵的矩阵元素值。

2.根据权利要求1所述的多角点跟踪方法，其特征在于，所述当前待跟踪视频图像的当前跟踪窗口通过如下步骤获得：

如果当前待跟踪视频图像是第一帧视频图像，则获取目标位置，基于目标位置作矩形框作为当前跟踪窗口；如果当前待跟踪视频图像不是第一帧视频图像，则当前跟踪窗口与参考视频图像的跟踪窗口大小一致，当前跟踪窗口的中心位置通过参考视频图像计算获得的目标位置得到，如果没有参考视频图像计算获得的目标位置，则采用参考视频图像的跟踪窗口位置作为当前跟踪窗口位置；

所述K个角点通过如下方法获得：如果当前待跟踪视频图像是第一帧视频图像，则在当前跟踪窗口内以目标位置为中心获得角点搜索窗口，在角点搜索窗口内使用Harris方法计算角点搜索窗口内每个像素点的最小特征值，并按照最小特征值排列，从大到小选取K个像素点作为待跟踪的角点；如果当前待跟踪视频图像不是第一帧视频图像，则以参考视频图像中的K个角点为待跟踪的角点。