基于微分平滑滤波的特征点跟踪

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光流跟踪作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用。L-K光流跟踪算法是一种利用Newton-Raphson梯度下降法进行图像匹配的算法,所以离散图像的偏导数的计算显得尤为重要。由于数字图像离散的方格结构导致在计算各阶偏导数时产生较大的误差。利用微分平滑滤波的方法先利用一个连续的基础函数模拟离散的灰度图像,再利用基础函数取代离散的图像数据来计算偏导数。实验表明,该方法可以有效地降低由图像的不连续性导致在计算偏导数时产生的误差,从而提高特征点跟踪的精度。
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