王招娣，鄧記才

（鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

運(yùn)動目標(biāo)的識別與跟蹤[1]是機(jī)器視覺中研究的熱點問題之一，目標(biāo)匹配是目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)，目前廣泛采用的圖像特征匹配法主要有諸如邊緣特征、顏色特征[2]、骨架特征、區(qū)域特征和特征點等。其中，特征點檢測法作為圖像的局部特征提取法，其特征匹配算法計算量小，魯棒性好，且對圖像旋轉(zhuǎn)平移、光照及分辨率等變化有較好的適應(yīng)性，逐漸成為特征匹配領(lǐng)域的研究熱點。常用的特征點檢測方法有 Harris角點檢測[3]、SUSAN、Hessian-Laplace等，但這些特征點在圖像尺度空間發(fā)生變化時，易導(dǎo)致匹配失敗。

2004年，LOWE D G等人提出 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征檢測法，解決了尺度變化的問題，但該算法由于檢測的特征點太多，使得計算時間開銷大。隨后BAY H等人于2006年對SIFT算法作了改進(jìn)，提出了加速魯棒特征 SURF （Speeded UP Roubust Features）[4]算法。該算法不僅保持了SIFT算法對圖像旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化的不變性，同時由于引入了積分圖、箱式濾波器和近似Hessian矩陣等概念，使算法的執(zhí)行效率得到大大提高。目前，該算法主要用于人臉識別[5]、掌紋識別、醫(yī)學(xué)遙感影像配準(zhǔn)和全景拼接[6]等領(lǐng)域。因此，本文選用SURF特征匹配的方法來實現(xiàn)視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤。

1 SURF算法

SURF算法作為圖像局部特征的提取算法，它對圖像尺度變換、視角變化、仿射變換及噪聲保持一定程度的穩(wěn)定性，可完成兩幅圖像特征點的匹配。該算法的實現(xiàn)過程分為特征點檢測和特征向量的生成。

1.1 特征點檢測

尺度空間的建立是圖像SURF特征點檢測的首要步驟，將一幅二維圖像 I（x，y）與高斯核函數(shù) G（x，y，σ）作卷積運(yùn)算，即得到不同的尺度空間[7]：

再采用Hessian矩陣在尺度空間的每一層上采集圖像的極值點，對二維圖像 I（x，y）上的任意一點 X（x，y），在不同空間尺度σ上，Hessian矩陣的定義為：

其中，Lxx（X，σ）、Lyy（X，σ）和 Lxy（X，σ）分別表示圖像上的X（x，y）點與二階偏導(dǎo)在 x、y和 xy方向的卷積。

為了減少計算的復(fù)雜度，SURF算法采用箱式濾波器模型中矩形波來代替二階高斯濾波，同時引入積分圖像的概念加速了卷積的運(yùn)算過程。因此，用圖像I（x，y）上的任一點X（x，y）分別與箱式濾波模版的二階偏導(dǎo)作卷積的結(jié)果 Dxx、Dxy和 Dyy來代替 Lxx（X，σ）、Lyy（X，σ）和Lxy（X，σ）。為了保持計算的精度，選取矩形核函數(shù)與高斯核函數(shù)的近似比例因子ω，一般記作0.9，故Hessian的行列式可近似記作：

根據(jù)Hessian矩陣求出各個尺度空間上的極值之后，采用非極大值抑制NMS（Non-Maxima Suppression）將這些極值點與它立體鄰域內(nèi)的點進(jìn)行比較，以3×3的濾波器為例，如圖1所示，將該極值點與同尺度層中其余8個點及上下兩個尺度層9個點進(jìn)行比較，只有當(dāng)該極值點都大于或都小于其余26個相鄰的點，才能將該極值點作為候選區(qū)的SURF特征點。

圖1 不同尺度空間的特征點檢測

1.2 特征向量的生成

SURF特征描述子的生成分為主方向的確定和描述子向量的生成兩個步驟。首先，在以特征點為中心、半徑為6σ（σ為特征點所在的尺度值）的圓形域鄰域內(nèi)，計算像素點在x、y方向上的Haar[3]小波響應(yīng)值并對它們進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計，再從x軸開始將圓形區(qū)域60°范圍內(nèi)的Haar小波響應(yīng)值疊加，從而得到一個新的矢量記作矢量L1，如圖2所示。以同樣的方式每隔 5°遍歷整個圓域，計算=72個不同矢量 L1、L2，…，再從這 72個矢量中選擇最長的矢量方向作為該特征點的主方向。

圖2 特征點主方向確定

然后，以特征點為中心將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)到主方向，取邊長為20σ的正方形區(qū)域，將該區(qū)域劃分為 4×4的子區(qū)域，如圖3所示，統(tǒng)計每個子區(qū)域內(nèi)像素點在x軸方向和 y軸方向的 Haar小波響應(yīng)值，并分別記作 dx和 dy，再對這些值進(jìn)行加權(quán)、求和操作，即得到Σdx、Σ|dx|、Σdy和Σ|dy|，于是在子區(qū)域中就生成特征點描述符的特征向量V，如式（4）所示。若將 16個區(qū)域的向量都加入特征向量中，就變成16×4=64維特征向量。

圖3 特征點描述子的生成

2 基于SURF特征的目標(biāo)匹配算法

本文選用SURF算法對視頻序列中非特定運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤研究，具體步驟如下。

（1）特征點提取。指定目標(biāo)模板作為視頻圖像的跟蹤對象，提取目標(biāo)模板和視頻圖像的SURF特征點并生成特征向量。

（2）特征匹配與跟蹤。將目標(biāo)圖像與視頻圖像之間的SURF特征點進(jìn)行相似度匹配，確定目標(biāo)在視頻序列中的位置并進(jìn)行跟蹤。

（3）目標(biāo)模板更新。在視頻圖像發(fā)生改變或運(yùn)動目標(biāo)消失時，可隨機(jī)切換跟蹤目標(biāo)實時更新目標(biāo)模板，做到實時有效的跟蹤效果。

2.1 特征點匹配方法

根據(jù)快速最近鄰逼近搜索法FLANN（Fast Approximate Nearest Neighbor Search）獲得目標(biāo)圖像與視頻序列圖像中特征點匹配對，并選用歐氏距離和Hessian矩陣的跡相結(jié)合的相似度計算法找到相應(yīng)的特征點匹配對。

首先根據(jù)Hessian矩陣的跡實現(xiàn)特征點初步匹配。因為圖像對比度相同的特征點對應(yīng)的Hessian矩陣的跡（即矩陣對角元素之和）互為同號，而圖像對比度不同的特征點對應(yīng)的Hessian矩陣跡互為異號，因此可將目標(biāo)圖像與視頻圖像特征點進(jìn)行比較，選擇出Hessian矩陣跡互為同號的特征對，放棄互為異號的特征對。然后，在上一步初匹配的基礎(chǔ)上，再采用歐氏距離匹配法進(jìn)行相似度判斷，最終找到兩幅圖像中特征點的一一對應(yīng)關(guān)系。歐氏距離計算公式為：

其中，Xim表示目標(biāo)圖中第i個特征描述子的第m個元素，Xjk表示源圖像中第j個特征描述子的第k個元素，n表示特征向量的維數(shù)64。通過計算得出最小歐氏距離Da1、次最小歐氏距離Da2及兩者的比值，將該比值與設(shè)定閾值0.7作比較。若小于閾值則證明目標(biāo)圖像上的該特征點與源圖像上最小歐氏距離對應(yīng)點是匹配的；否則，不匹配。

本文算法的流程圖如圖4所示。

圖4 非特定目標(biāo)跟蹤算法的流程圖

2.2 算法的具體實現(xiàn)步驟

本文算法的具體實現(xiàn)步驟如下。

（1）讀取待檢測視頻圖像，采用中值濾波的方式對視頻進(jìn)行預(yù)處理操作，濾除視頻中的噪聲點和干擾點，并將RGB彩色視頻進(jìn)行灰度化處理轉(zhuǎn)換成灰度視頻以備用。

（2）既可讀取固定的目標(biāo)圖像作為跟蹤對象，亦可在視頻序列中隨意指定要跟蹤的運(yùn)動目標(biāo)，并將該目標(biāo)從視頻序列中分割出來單獨作為跟蹤對象。

（3）利用Hessian矩陣分別檢測并提取目標(biāo)模板和視頻圖像每一幀圖像的SURF特征點。

（4）將目標(biāo)模板的特征點與視頻幀的特征點進(jìn)行相似度匹配，保留匹配正確的特征對，剔除不能匹配的特征點。

（5）對匹配成功的特征對，計算其特征點在視頻圖像中的分布情況并計算其重心位置，從而確定目標(biāo)圖像在視頻圖像中出現(xiàn)的4個頂點坐標(biāo)。

（6）根據(jù)頂點坐標(biāo)畫出目標(biāo)圖像在視頻序列中的位置，并實時更新跟蹤結(jié)果。

（7）在視頻序列中若發(fā)生運(yùn)動目標(biāo)改變或跟蹤目標(biāo)丟失的情況，可隨機(jī)切換跟蹤目標(biāo)實現(xiàn)目標(biāo)模板的實時更新，從而做到實時有效的跟蹤效果。

3 實驗結(jié)果及分析

為驗證SURF算法對視頻序列中的運(yùn)動目標(biāo)動態(tài)跟蹤的有效性，本文選用VS 2008作為實驗平臺,結(jié)合OpenCV 2.3視覺函數(shù)庫[8]進(jìn)行仿真實驗。實驗中的目標(biāo)模板為JPEG格式的圖像，視頻序列為352像素×240像素，幀速率為25 f/s，XVID壓縮編碼的24位 AVI格式的vedio1和vedio2視頻源，其中vedio1為單個運(yùn)動目標(biāo)的視頻，vedio2為兩個運(yùn)動目標(biāo)的視頻。

3.1 特定目標(biāo)跟蹤過程

以特定的目標(biāo)圖像為匹配模板進(jìn)行仿真實驗，并提取該模板的SURF特征點如圖5所示，共提取20個特征點。

將該目標(biāo)模板的SURF特征點分別與視頻序列幀圖像的特征點進(jìn)行對比匹配，找到確定的SURF特征匹配對從而確定目標(biāo)出現(xiàn)的位置，以視頻第50幀、100幀和150幀為例的仿真結(jié)果如圖6所示。

圖5 固定目標(biāo)模板特征點提取圖

圖6 特定目標(biāo)的跟蹤效果圖

將提取到的特征點數(shù)目及特征匹配對數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示。其中目標(biāo)模板的SURF特征點數(shù)為20個，對應(yīng)不同視頻幀的SURF特征點數(shù)分別為44、45和42個。在特定目標(biāo)跟蹤的情況下特征點匹配率是比較低的。

表1 特定目標(biāo)跟蹤過程的特征點統(tǒng)計表

3.2 非特定目標(biāo)跟蹤過程

本文算法采用將SURF特征與跟蹤目標(biāo)的可控性原理相結(jié)合，實現(xiàn)對非特定運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤，即在跟蹤過程中可進(jìn)行目標(biāo)實時切換。將目標(biāo)模板特征點與視頻序列幀圖像的特征點進(jìn)行對比匹配，找到正確的SURF特征對，從而確定目標(biāo)出現(xiàn)的位置。以vedio1和vedio2分別為跟蹤視頻進(jìn)行算法仿真，圖7所示為vedio1的非特定目標(biāo)跟蹤結(jié)果，圖8所示為vedio2的非特定目標(biāo)跟蹤結(jié)果。其中黑色線段表示匹配正確的SURF特征點對應(yīng)關(guān)系，白色方框即為標(biāo)定的目標(biāo)跟蹤區(qū)域。

對于vedio1和vedio2視頻源，將提取到特征點數(shù)目及特征匹配對數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，如表2所示，其中vedio1的特征點匹配率在57.3%左右，vedio2的特征點匹配率在58%左右。

圖7 vedio1中運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤效果圖

圖8 vedio2中運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤效果圖

表2 非特定目標(biāo)跟蹤過程的特征點統(tǒng)計表

將本文所采用的SURF的非特定目標(biāo)跟蹤算法與一般特定目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行比較，特征點匹配率的對比情況如圖9所示。

圖9 兩種算法特征點匹配率對比圖

實驗表明，本文算法的特征點匹配率在57%～58%范圍內(nèi)波動，而特定目標(biāo)跟蹤算法特征點匹配率在15%～30%范圍內(nèi)，前者特征匹配率要比后者提高30%～40%。

本文采用一種SURF算法對視頻序列中非特定運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤研究，并通過實驗對該算法進(jìn)行仿真驗證。結(jié)果表明，該過程既可指定特定目標(biāo)作為跟蹤對象，亦可在跟蹤過程中實時進(jìn)行目標(biāo)切換，體現(xiàn)跟蹤過程的靈活性；在運(yùn)動目標(biāo)發(fā)生尺度變化、旋轉(zhuǎn)、縮放的情況下，仍能實現(xiàn)目標(biāo)的正確檢測且不使目標(biāo)跟蹤丟失，體現(xiàn)了算法的準(zhǔn)確性和一定的環(huán)境適應(yīng)性；同時由于本文算法結(jié)合了目標(biāo)的可控性切換原理，使SURF特征點匹配率較特定目標(biāo)跟蹤算法提高了30%～40%，增強(qiáng)了特征點匹配的準(zhǔn)確性。因此，本文算法是一種有效且靈活的非特定目標(biāo)跟蹤法。如何進(jìn)一步解決多運(yùn)動目標(biāo)的遮擋問題，使它能夠更好地適應(yīng)較為復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測與跟蹤，是下一步工作中要研究的重點。

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