[发明专利]增强基于运动目标的图像跟踪稳定性的方法

说明书

本发明提供了一种增强基于运动目标的图像跟踪稳定性的方法，通过图像跟踪算法确定图像特征点在灰度图像序列相邻两帧中对应的坐标，基于图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系，在世界坐标系中对图像序列中相邻两帧对应的图像特征点进行距离计算，过滤存在较大误差的图像特征点，仅保留跟踪准确度高的图像特征点，从而减少图像特征点跟踪时由于运动目标较大幅度运动导致的跟踪误差，优化跟踪矩阵计算结果，增强跟踪准确性，使增强现实显示更加真实、稳定。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与增强现实技术领域，具体涉及一种增强基于运动目标的图像跟踪稳定性的方法。

背景技术

AR(Agumented Reality，增强现实)技术，是一种通过生成与用户所处的真实环境相关的图形图像、声音等辅助信息，实现将虚拟信息融合到用户所处的真实世界，增强用户对真实环境的信息感知，丰富用户的体验感受的计算机技术。相较于VR(Virtual Reality，虚拟现实)技术，AR技术具有虚实结合的特性和对真实场景增强的效果，在计算机视觉应用领域具有更加明显的优势。

AR技术基于场景检测实现实时的虚实场景结合，其中，计算机视觉跟踪技术通过分析视频图像获取匹配的特征信息，在增强现实领域存在广泛的应用。然而，计算机视觉跟踪算法应于待跟踪目标受到光照变化、噪声、遮挡等诸多因素影响的场景时，往往存在着许多问题，影响跟踪精度和AR显示效果。因此，如何有效地提升运动目标检测和图像跟踪算法的稳定性和鲁棒性，以提高AR显示效果，成为目前亟待解决的技术问题之一。

发明内容

为了解决上述技术问题至少之一，本发明的实施例提出了一种增强基于运动目标的图像跟踪稳定性的方法，能够在运动目标跟踪过程中，有效地解决因运动目标受大幅度运动、光照、部分遮挡等因素影响，导致追踪点坐标产生大幅偏移，跟踪效果与预期偏差较大的问题。

有鉴于此，根据本发明的实施例，本发明提出了一种增强基于运动目标的图像跟踪稳定性的方法，包括以下步骤：S101，获取待跟踪的运动目标图像，确定运动目标图像在L帧灰度图像序列的第t帧中对应的图像区域，其中，L和t为自然数，L1，t∈{1,2,…,L-1}，t的初始值为1；S102，在图像区域中选取预设数量的图像特征点，确定图像特征点在图像坐标系中的坐标，得到图像特征点的图像坐标集合M_t；S103，根据图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系，确定第t帧图像对应的图像特征点集合M_t中的图像特征点在世界坐标系中对应的坐标，得到图像特征点的世界坐标集合M′_t；S104，基于图像特征点跟踪算法，对图像特征点集合M_t中的图像特征点进行跟踪，在灰度图像序列的第t+1帧图像中，确定图像特征点集合M_t中的每一图像特征点分别对应的图像特征点，得到第t+1帧图像对应的图像特征点的图像坐标集合M_t+1；S105，根据图像特征点集合M_t和图像特征点集合M_t+1，确定运动目标图像相对于灰度图像序列的第t+1帧图像的平移向量T和旋转矩阵R；S106，根据运动目标图像相对于灰度图像序列的第t+1帧图像的平移向量T和旋转矩阵D，通过图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系，确定第t+1帧图像对应的图像特征点集合M_t+1中的图像特征点在世界坐标系中对应的坐标，得到图像特征点的世界坐标集合M′_t+1；S107，计算图像特征点集合M′_t中的每一图像特征点，与所述图像特征点在图像特征点集合M′_t+1中对应的特征点之间的距离值，得到距离集合D；S108，根据预设阈值Q，在图像特征点集合M_t和图像特征点集合M_t+1中分别移除所述距离集合D中大于阈值Q的距离值对应的图像特征点；S109，根据图像特征点集合M_t和图像特征点集合M_t+1，确定所述运动目标图像相对于所述灰度图像序列第t+1帧图像的平移向量T′和旋转矩阵R′；S110，t值依次加1，重复步骤S103至步骤S109，确定运动目标图像相对于灰度图像序列中每一帧图像的旋转矩阵和平移向量。