基于稀疏光流检测的目标跟踪方法研究

摘 要：对运动中的目标进行检测和跟踪，是数字图像处理与计算机机器视觉学科的分支，在军事、民用的领域应用很多。基于稀疏光流的对运动中的目标进行检测和跟踪的方法，其通过计算图像中特定像素点的光流矢量，从而实现对目标的检测和跟踪。该方法同时结合了图像金字塔技术，可以精确地检测和跟踪那些运动速度快的物体。该方法具有能有效解决目标物被遮挡的情况，且能检测并跟踪运动速度很快的目标。

关键词：稀疏光流；目标检测；目标跟踪；L-K算法；金字塔表示

运动中的目标的检测和跟踪，是数字图像处理和计算机机器视觉的重要组成部分，其应用十分广泛，尤其是军事，主要包括自动瞄准技术，外来不明目标追踪，无人机，航天器等多个方面。光流法是对一连串运动物体图像进行分析的一个非常实用的方法。光流法可以用来确定物体的运动情况，以及图像的其它情况，因为光流中蕴含了物体的运动信息，和物体的三维物理结构的信息。光流法是通过计算运动物体的像素运动矢量来检测运动目标物体的，其具有一些其他方法所没有的特点：即使是物体被遮挡，也能够判断出目标物体的运动状态，并对目标物体进行检测和追踪，能够对运动范围大，速度快的目标进行准备追踪。稠密光流法缺点明显，计算强度大，耗时久，所以提出了稀疏光流法对稠密光流进行了改进，从而提高效率，降低计算量。稠密光流要对图像中每一个目标点进行计算，得到每一个点的光流矢量，但是稀疏光流就不需要如此，只需要计算能表现出运动目标运动特征的点的光流矢量，从而提高了运算的速度和效率。

本论文的研究重点在于稀疏光流的计算方法，稀疏光流法只对图像中的部分特征点进行计算，这些特征点能够体现出图像的运动特征。

1 运动目标检测与跟踪框架

运动中的物体检测和跟踪，那么必须要进行目标检测。运动目标检测的准确度对于运动目标的运动形式，运动分类以及目标的跟踪等至关重要。本文使用的运动目标检测与跟踪方法的步骤如下：首先进行图像预处理；其次进行运动物体检测，然后进行图像标识，接着进行图像分割和运动轨迹的预测，最后就能够跟踪运动的目标。

2 光流法

对光流的探索，是通过对图像序列中的点的强弱进行研究，得到相关性以及其在时域的变化，进而得到各个像素点的动态。对光流场进行探索是为了得到运动目标的运动场。对于运动场，其实质是物体三维的运动的集合，物体在二维平面上的映射被称为光流场。

光流法的前提假设：

（1）相邻两帧之间，像素亮度恒定；

（2）时间相邻的两帧以及两帧之内的运动较小；

（3）同一目标物体的所有像素点具有相同的运动轨迹，即维持了空间上的一致。

2.1 L-K光流法

Lucas-Kanade（L-K）算法是稀疏光流法的经典算法， 1981年由Lucas和Kanade提出。L-K算法主要是运算图像间的两帧之间对应像素点的运动信息，对小目标内的像素点的信息进行运算，从而得到光流矢量。

2.2 图像金字塔表示

L-K光流法进行计算的一个必要条件，两个图像之间目标像素点的变化量足够微弱，只有这样才能计算出点的梯度矢量。为了寻找到运动范围大，运动不连续，那么就可以用图像金字塔来计算大运动光流。

图像金字塔阐释图像的方法是多分辨率，最早用于视觉应用以及图像融合。一幅图像的金字塔，指的是像金字塔一样的图像集合，这些图像的分辨率由下往上不断降低：金字塔的下面是分辨率较高的未经处理的图像，上面是分辨率较低的未经处理的图像，越靠近金字塔的上部，图像分辨率就会变低，同时图像的尺寸也会变小。

3 光流法检测运动物体原理

通过光流法，追踪运动物体轨迹，是通过对图像中的每一个点设定一个速度矢量，于是就在图像中形成了一个运动场。图像上的点和运动物体上的点是相互对应的，通过投影也能得到同样的关系。计算运动点的速度矢量，从而可以动态的研究图像。

对于没有运动目标的图像而言，在整个图像范围中，光流矢量将是连续变动的。对于有运动目标的图像而言，运动目标对于背景是有相对位移的，这样就能判断出图像中的运动目标，通过对运动目标中的像素点进行计算，从而对运动目标进行追踪。

利用光流法来检测运动目标，缺点为时间久、实用性不高；优点则为运动物体的三维构造信息以及运动信息都包含在光流之中，这样就可以在不论什么样的场景下都可以对运动的目标进行准备的检测和分析。光流法受噪声干扰小，这样就能够准确提取特征点，提高计算结果的准确度。使用光流法对目标进行检测和和追踪，是在两个图像中，对于同一个点为检测对象，就可以分析出每一个点的运动状态和运动趋势，并且当目标较多时，对于多个目标进行追踪，也是光流法的优势，并且可以应用于不同的场合

4 结语

对运动的目标和物体进行追踪，是图像处理方面一个重要方向，是研究的一个热门方向。本文对研究和探讨了运动目标追踪的几种方法，并进一步分析，选择了利用光流法对目标进行追踪和检测。光流法的优点是计算的准确度非常高，能够得到运动目标的完整数据，并且抗干扰能力比较强，计算精确度较高；但是光流法也有缺点，实时性和实用性较差。

本文对于光流法的研究还不够深入，还需要继续研究和探索，希望能通过接下来的研究，使得光流法在实时性上得到改进，从而能够在更广泛的领域和场景进行应用。

参考文献：

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[2]llue C，Le Cadre ，J-P， Perez P， et al. Tracking multiple objects with particle filtering[J].11，1，1， 'transactions on Aerospace and Electronic Systems，2002，38.

作者簡介：习通（1991-），男，陕西渭南人，硕士，专业：计算机应用技术。