基于特征点的运动目标跟踪算法研究

由于目标的姿态和大小不断发生变化,本文通过对SIFT特征点的跟踪实现对目标可靠、稳定跟踪,即采用SIFT算法与光流算法相结合的跟踪算法。由于SIFT特征点存在分布太密集的现象,增加了后续跟踪算法的耗时性。针对以上这类问题,本文加入距离约束机制对SIFT算法进行改进。光流只适合小运动,本文采用基于图像金字塔模型的光流跟踪以适应大尺度运动。利用基于多尺度分层的金字塔结构,实现小窗口捕获大运动。通过实验证明,本文所采用的算法相对于传统光流具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。