基于特征跟蹤的流場運動矢量估計方法研究

1.75萬字 37頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要
特征跟蹤越來越廣泛地被運用在工程測量比如生物醫(yī)學(xué)、航空航天、水文監(jiān)測等，其中在水文監(jiān)測中，可以基于特征跟蹤進(jìn)行流場運動矢量估計。特征跟蹤的一個重要前提是檢測出特征來，特征包括點特征，線特征，面特征，邊緣輪廓等等，但是由于點特征是被檢測物體信息的高度濃縮，所以我們可以通過提取特征點來減少特征跟蹤過程中的計算量，提取特征點的方法有很多，比如Moravec角點提取算法，Harris角點提取算法，SIFT角點提取算法，SUSAN角點提取算法，KLT角點提取算法等等，但是每一種算法都有它們各自的優(yōu)缺點，所以需要對各種算子進(jìn)行性能評價；圖像匹配也是特征跟蹤的重要內(nèi)容， 進(jìn)行圖像匹配時也要用到一些方法比如基于灰度的匹配方法，基于頻域的匹配方法，也需要對每種方法進(jìn)行性能評價，具體問題具體分析，尋找出適合運用到河流水面圖像匹配的方法；特征光流法給圖像中的每一個像素點賦予一個速度矢量，這就形成了一個圖像運動場，在運動的一個特定時刻，圖像上的點與三維物體上的點一一對應(yīng)，這種對應(yīng)關(guān)系可由投影關(guān)系得到，根據(jù)各個像素點的速度矢量，而且這種方法在目標(biāo)稀疏且存在自身振蕩、仿射、擴(kuò)散、尺度、旋轉(zhuǎn)變換等復(fù)雜非剛體運動特性情況下依然可以通過特征匹配求得特征點處的光流，將其用于運動矢量估計，可以得到稀疏的特征光流。


關(guān)鍵詞：特征跟蹤、特征點提取、圖像匹配運動矢量估計