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提取运动目标稳健角点算法

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【作者】 宋俊芳

【机构】 西藏民族大学信息工程学院

【摘要】 为了满足更快、更准、更鲁棒的角点检测应用需求,特提出一种针对运动目标的角点检测和优化新算法。首先将当前帧与前后相邻帧做两次差分,并对它们的结果进行"与"操作,得到运动目标的区域特征。接下来,针对运动区域窗用传统角点检测算法进行扫描,提取出所有的特征角点。最后,用基于区域检测属性的角点优化算法和基于滑动窗的角点优化算法对这些角点进行过滤,留下局部区域内稳健性最强的特征点作为角点用于目标的匹配和跟踪。实验结果表明,此算法的实时性和鲁棒性较好,针对一些复杂的图像,角点提取也能获得较好的结果,将它们用于跟踪,效果都比较理想。

【基金】 西藏科技厅自然科学基金项目[XZ2017ZRG-53(Z)]
【所属期刊栏目】 智能交通 (2018年10期)
  • 【DOI】10.19301/j.cnki.zncs.2018.10.053
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】25
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