【摘 要】
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目前存在的大多数特征点跟踪算法只考虑了相邻两帧的情况,而忽略了之前图像帧的特征信息。在KanadeLucas-Tomasi(KLT)算法的基础上,提出了一种新的特征跟踪方法:首先通过实时
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”支持计划(2010-DZXX-022);国家自然科学基金(61271332)
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目前存在的大多数特征点跟踪算法只考虑了相邻两帧的情况,而忽略了之前图像帧的特征信息。在KanadeLucas-Tomasi(KLT)算法的基础上,提出了一种新的特征跟踪方法:首先通过实时训练特征空间,构成图像训练的集合,然后通过高斯-牛顿迭代方法取出目标的特征点。该算法有效地避免了目标尺度、角度的大幅度变化以及遮挡情况。通过实际的序列图像分析了算法的性能,并与其他算法做了比较。同时研究设计了以八核数字信号处理顺(DSP)TMS320C6678为核心处理器,且结合了现场可编程门阵列(FPGA)数字视频图像采集的硬件平台,并且针对TMS320C6678的内部特点,提出了算法优化的方法。最终实现了对实时传输的视频图像中运动目标的准确跟踪。
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