一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法及裝置制造方法【專利摘要】本發(fā)明公開一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法及裝置。其方法包括：對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行去除噪聲處理，得到濾波后的平滑圖像；采用OTSU方法對(duì)所述平滑圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，獲得二值目標(biāo)圖像；對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)；利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)。本發(fā)明的方法與之前利用邊緣點(diǎn)進(jìn)行廣義Hough變換的跟蹤方法相比，由于采用骨架點(diǎn)，其復(fù)雜度大大降低；與單一基于骨架提取的跟蹤方法相比，本發(fā)明得到的跟蹤結(jié)果更加穩(wěn)定，為后續(xù)高精度跟蹤提供基礎(chǔ)?！緦＠f明】一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法及裝【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明涉及光電捕獲跟蹤系統(tǒng)中目標(biāo)探測(cè)跟蹤【
技術(shù)領(lǐng)域：
】，特別涉及一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法及裝置?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]在光電捕獲跟蹤系統(tǒng)中，隨著光學(xué)系統(tǒng)口徑增大、焦距變長，遠(yuǎn)距離的點(diǎn)目標(biāo)逐漸呈現(xiàn)出擴(kuò)展的形態(tài)。由于大氣湍流、系統(tǒng)抖動(dòng)和光學(xué)系統(tǒng)的像差等降質(zhì)因素導(dǎo)致目標(biāo)在系統(tǒng)的成像非常模糊，目標(biāo)表現(xiàn)為一團(tuán)外觀輪廓形狀的光斑；此外，目標(biāo)無紋理信息，形狀各異，無表征和識(shí)別目標(biāo)的特征信息。目標(biāo)還存在姿態(tài)變化明顯的特點(diǎn)，隨著目標(biāo)姿態(tài)的變化，跟蹤點(diǎn)也會(huì)隨之發(fā)生漂移。選取穩(wěn)定的特征點(diǎn)進(jìn)行鎖定跟蹤，是擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤面臨的一大難題。[0003]目前，常用的針對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的算法是匹配，包括灰度、特征等方面的匹配。由于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)可能出現(xiàn)大小、形狀、姿態(tài)等變化，加上背景、光照等各種干擾，以及圖像處理最小計(jì)量單位的精度問題，匹配跟蹤得不到絕對(duì)最佳的匹配位置，這會(huì)帶來跟蹤點(diǎn)的漂移。由于目標(biāo)無紋理和顯著特征信息，姿態(tài)變化較大，而傳統(tǒng)的基于灰度特征的跟蹤方法當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)較大姿態(tài)變化時(shí)容易跟丟目標(biāo)，針對(duì)這種情況，后來又出現(xiàn)采用骨架提取特征點(diǎn)跟蹤擴(kuò)展目標(biāo)。這種方法雖然能夠處理姿態(tài)變化的情況，但是由于骨架只能粗略的反應(yīng)目標(biāo)的結(jié)構(gòu)，不能提供豐富的信息，單純利用某一骨架點(diǎn)進(jìn)行跟蹤會(huì)出現(xiàn)跟蹤不穩(wěn)定，跟蹤點(diǎn)發(fā)生抖動(dòng)甚至漂移。因此亟需要研究新的方法以適應(yīng)跟蹤與定位的工程應(yīng)用需求。【
發(fā)明內(nèi)容】[0004]本發(fā)明技術(shù)解決問題:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)任意點(diǎn)的跟蹤定位，當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、尺度變化和部分變形時(shí)定位結(jié)果更加穩(wěn)定。[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法，包括以下步驟:[0006]對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行去除噪聲處理，得到濾波后的平滑圖像；[0007]采用OTSU方法對(duì)所述平滑圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，獲得二值目標(biāo)圖像；[0008]對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)；[0009]利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)。[0010]可選地，如上所述的方法中，所述利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)之后，所述方法還包括:利用幀間連續(xù)性修正所述跟蹤點(diǎn)。[0011]可選地，如上所述的方法中，對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)，具體包括如下步驟:[0012]將所述二值目標(biāo)圖像中已知的目標(biāo)點(diǎn)標(biāo)記為1，背景點(diǎn)標(biāo)記為0，定義邊界點(diǎn)是本身標(biāo)記為1，而所述邊界點(diǎn)的8連通區(qū)域中至少有一個(gè)點(diǎn)標(biāo)記為O，以所述邊界點(diǎn)為中心的8連通鄰域，記中心點(diǎn)為P1，其鄰域的8個(gè)點(diǎn)順時(shí)針繞中心點(diǎn)分別記為p2，p3，...,p9,其中所述P2在所述P1上方；[0013]對(duì)所述邊界點(diǎn)進(jìn)行如下㈧和⑶兩步操作:[0014](A)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):[0015](al)2≤N(P1)≤6；[0016](a2)S(p)=I；[0017](a3)p2.p4.p6=O;[0018](a4)p4.p6.p8=0;[0019]其中N(P1)是P1的非零鄰點(diǎn)個(gè)數(shù)，S(P1)是以ρ2，ρ3，...，p9，p2為序時(shí)這些點(diǎn)的值從O—I的個(gè)數(shù)。當(dāng)對(duì)全部所述邊界點(diǎn)檢驗(yàn)完畢后，將所有標(biāo)記了的點(diǎn)除去；[0020](B)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):[0021](bl)I≤N(P1)≤6；[0022](b2)S(P1)=I；[0023](b3)p2.p4.p8=O;[0024](b4)p2.p6.p8=O;[0025]以上兩步操作㈧和⑶構(gòu)成一次迭代，反復(fù)迭代直至沒有點(diǎn)再滿足標(biāo)記條件，所述二值目標(biāo)圖像中剩下的點(diǎn)組成所述骨架特征點(diǎn)。[0026]可選地，如上所述的方法中，所述利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)，具體包括如下步驟:[0027]計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)的梯度方向角，以一定的梯度間隔對(duì)梯度進(jìn)行量化，得到的量化值作為梯度索引，候選跟蹤點(diǎn)與所述骨架特征點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系作為表項(xiàng)建立查找表R-table;所述候選跟蹤點(diǎn)為上一幀圖像的跟蹤點(diǎn)；其中當(dāng)所述當(dāng)前幀圖像為第一幀時(shí)，所述候選跟蹤點(diǎn)為鼠標(biāo)引導(dǎo)的點(diǎn)；[0028]下一幀圖像到來時(shí)，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)，并計(jì)算所述下一幀圖像的所述骨架特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述梯度方向角，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引；根據(jù)所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引搜索所述當(dāng)前幀圖像建立的所述查找表R-table，得到所述候選跟蹤點(diǎn)的位置；[0029]以所述候選跟蹤點(diǎn)位置坐標(biāo)建立累加器，在上述得到的所述候選跟蹤點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處累加器加I;[0030]求所述累加器的峰值，所述峰值對(duì)應(yīng)的位置為跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)。[0031]可選地，如上所述的方法中，求所述累加器的峰值，所述峰值對(duì)應(yīng)的位置為跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)之后，還包括:將所述跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)作為所述下一幀圖像來臨時(shí)建立所述查找表時(shí)所需的所述候選跟蹤點(diǎn)。[0032]可選地，如上所述的方法中，根據(jù)所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引搜索所述當(dāng)前幀圖像建立的所述查找表R-table，得到候選跟蹤點(diǎn)的位置，具體包括:[0033]考慮輪廓的平移、縮放和旋轉(zhuǎn)，增加輪廓的取向參數(shù)β即輪廓主方向與X軸的夾角和尺度變換系數(shù)S，所述候選跟蹤點(diǎn)的位置采用如下公式求取:[0034]【權(quán)利要求】1.一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟:對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行去除噪聲處理，得到濾波后的平滑圖像；采用OTSU方法對(duì)所述平滑圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，獲得二值目標(biāo)圖像；對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)；利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)之后，所述方法還包括:利用幀間連續(xù)性修正所述跟蹤點(diǎn)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)，具體包括如下步驟:將所述二值目標(biāo)圖像中已知的目標(biāo)點(diǎn)標(biāo)記為I，背景點(diǎn)標(biāo)記為O,定義邊界點(diǎn)是本身標(biāo)記為1，而所述邊界點(diǎn)的8連通區(qū)域中至少有一個(gè)點(diǎn)標(biāo)記為0，以所述邊界點(diǎn)為中心的8連通鄰域，記中心點(diǎn)為P1，其鄰域的8個(gè)點(diǎn)順時(shí)針繞中心點(diǎn)分別記為p2，p3，...,P9,其中所述P2在所述Pi上方；對(duì)所述邊界點(diǎn)進(jìn)行如下(A)和(B)兩步操作:(A)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):(al)2^N(P1)≤6；(a2)S(p!)=1；(a3)p2.p4.p6=O;(a4)p4.p6.p8=0;其中N(P1)^p1的非零鄰點(diǎn)個(gè)數(shù)，S(P1)是以P2,P3,...,P9,P2為序時(shí)這些點(diǎn)的值從O—I的個(gè)數(shù)。當(dāng)對(duì)全部所述邊界點(diǎn)檢驗(yàn)完畢后，將所有標(biāo)記了的點(diǎn)除去；(B)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):(bl)l≤N(P1)(≤6；(b2)S(p!)=1；(b3)p2.p4.p8=O;(b4)p2.p6.p8=0;以上兩步操作(A)和(B)構(gòu)成一次迭代，反復(fù)迭代直至沒有點(diǎn)再滿足標(biāo)記條件，所述二值目標(biāo)圖像中剩下的點(diǎn)組成所述骨架特征點(diǎn)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)，具體包括如下步驟:計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)的梯度方向角，以一定的梯度間隔對(duì)梯度進(jìn)行量化，得到的量化值作為梯度索引，候選跟蹤點(diǎn)與所述骨架特征點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系作為表項(xiàng)建立查找表R-table;所述候選跟蹤點(diǎn)為上一幀圖像的跟蹤點(diǎn)；其中當(dāng)所述當(dāng)前幀圖像為第一幀時(shí)，所述候選跟蹤點(diǎn)為鼠標(biāo)引導(dǎo)的點(diǎn)；下一幀圖像到來時(shí)，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)，并計(jì)算所述下一幀圖像的所述骨架特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述梯度方向角，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引；根據(jù)所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引搜索所述當(dāng)前幀圖像建立的所述查找表R-table，得到所述候選跟蹤點(diǎn)的位置；以所述候選跟蹤點(diǎn)位置坐標(biāo)建立累加器，在上述得到的所述候選跟蹤點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處累加器加I;求所述累加器的峰值，所述峰值對(duì)應(yīng)的位置為跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，求所述累加器的峰值，所述峰值對(duì)應(yīng)的位置為跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)之后,所述方法還包括:將所述跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)作為所述下一幀圖像來臨時(shí)建立所述查找表時(shí)所需的所述候選跟蹤點(diǎn)。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引搜索所述當(dāng)前幀圖像建立的所述查找表R-table，得到候選跟蹤點(diǎn)的位置，具體包括:考慮輪廓的平移、縮放和旋轉(zhuǎn)，增加輪廓的取向參數(shù)β即輪廓主方向與X軸的夾角和尺度變換系數(shù)S，所述候選跟蹤點(diǎn)的位置采用如下公式求取:式中(xo，y。)為所述當(dāng)前幀圖像中候選跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)，(x，y)為所述當(dāng)前幀圖像中所述骨架特征點(diǎn)的坐標(biāo)，θ為矢量角，#為所述查找表中索引為1、所述骨架特征點(diǎn)與所述候選跟蹤點(diǎn)相對(duì)矢量為r的入口項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的梯度方向角，s為尺度因子，β為輪廓主方向與X軸的夾角，r為所述骨架特征點(diǎn)相對(duì)所述候選跟蹤點(diǎn)的矢量長度。7.一種結(jié)合骨架和廣義Hough變換的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤裝置，其特征在于，包括:去噪處理模塊，用于對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行去除噪聲處理，得到濾波后的平滑圖像；目標(biāo)分割模塊，用于采用OTSU方法對(duì)所述平滑圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，獲得二值目標(biāo)圖像；骨架提取模塊，用于對(duì)所述二值目標(biāo)圖像進(jìn)行骨架提取，獲得骨架特征點(diǎn)；跟蹤點(diǎn)獲取模塊，用于利用廣義Hough變換對(duì)所述骨架特征點(diǎn)定位跟蹤，獲取跟蹤點(diǎn)。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:修正模塊，用于利用幀間連續(xù)性修正所述跟蹤點(diǎn)。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述骨架提取模塊，具體采用如下方式實(shí)現(xiàn):將所述二值目標(biāo)圖像中已知的目標(biāo)點(diǎn)標(biāo)記為I，背景點(diǎn)標(biāo)記為O,定義邊界點(diǎn)是本身標(biāo)記為1，而所述邊界點(diǎn)的8連通區(qū)域中至少有一個(gè)點(diǎn)標(biāo)記為0，以所述邊界點(diǎn)為中心的8連通鄰域，記中心點(diǎn)為P1，其鄰域的8個(gè)點(diǎn)順時(shí)針繞中心點(diǎn)分別記為p2，p3，...,P9,其中所述P2在所述Pi上方；對(duì)所述邊界點(diǎn)進(jìn)行如下(A)和(B)兩步操作:(A)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):(al)2^N(P1)(6；(a2)S(p!)=I；(a3)p2.p4.p6=O;(a4)p4.p6.p8=0;其中N(P1)^p1的非零鄰點(diǎn)個(gè)數(shù)，S(P1)是以P2,P3,...,P9,P2為序時(shí)這些點(diǎn)的值從O—I的個(gè)數(shù)。當(dāng)對(duì)全部所述邊界點(diǎn)檢驗(yàn)完畢后，將所有標(biāo)記了的點(diǎn)除去；(B)標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn):(bl)l≤N(P1)≤6；(b2)S(p!)=I；(b3)p2.p4.p8=O;(b4)p2.p6.p8=O;以上兩步操作(A)和(B)構(gòu)成一次迭代，反復(fù)迭代直至沒有點(diǎn)再滿足標(biāo)記條件，所述二值目標(biāo)圖像中剩下的點(diǎn)組成所述骨架特征點(diǎn)。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述跟蹤點(diǎn)獲取模塊，具體用于計(jì)算所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)的梯度方向角，以一定的梯度間隔對(duì)梯度進(jìn)行量化，得到的量化值作為梯度索引，候選跟蹤點(diǎn)與所述骨架特征點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系作為表項(xiàng)建立查找表R-table;所述候選跟蹤點(diǎn)為上一幀圖像的跟蹤點(diǎn)；其中當(dāng)所述當(dāng)前幀圖像為第一幀時(shí)，所述候選跟蹤點(diǎn)為鼠標(biāo)引導(dǎo)的點(diǎn)；下一幀圖像到來時(shí)，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述骨架特征點(diǎn)，并計(jì)算所述下一幀圖像的所述骨架特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述梯度方向角，獲取所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引；根據(jù)所述下一幀圖像對(duì)應(yīng)的所述梯度索引搜索所述當(dāng)前幀圖像建立的所述查找表R-table，得到所述候選跟蹤點(diǎn)的位置；以所述候選跟蹤點(diǎn)位置坐標(biāo)建立累加器，在上述得到的所述候選跟蹤點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處累加器加I;求所述累加器的峰值，所述峰值對(duì)應(yīng)的位置為跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)。11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述跟蹤點(diǎn)獲取模塊，具體還用于將所述跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)作為所述下一幀圖像來臨時(shí)建立所述查找表時(shí)所需的所述候選跟蹤點(diǎn)。12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述跟蹤點(diǎn)獲取模塊，具體還用于采用如下方式獲取所述候選跟蹤點(diǎn)的位置:考慮輪廓的平移、縮放和旋轉(zhuǎn)，增加輪廓的取向參數(shù)β即輪廓主方向與X軸的夾角和尺度變換系數(shù)S，所述候選跟蹤點(diǎn)的位置采用如下公式求取:式中(Xo，y。)為所述當(dāng)前幀圖像中候選跟蹤點(diǎn)的坐標(biāo)，(x，y)為所述當(dāng)前幀圖像中所述骨架特征點(diǎn)的坐標(biāo)，Θ為矢量角，疼為所述查找表中索引為1、所述骨架特征點(diǎn)與所述候選跟蹤點(diǎn)相對(duì)矢量為r的入口項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的梯度方向角，S為尺度因子，β為輪廓主方向與X軸的夾角，r為所述骨架特征點(diǎn)相對(duì)所述候選跟蹤點(diǎn)的矢量長度?！疚臋n編號(hào)】G06T7/20GK104077774SQ201410300597【公開日】2014年10月1日申請(qǐng)日期:2014年6月28日優(yōu)先權(quán)日:2014年6月28日【發(fā)明者】胡錦龍,彭先蓉,魏宇星,祁小平申請(qǐng)人:中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所