论文摘要：前下视序列图像中显著特征点的检测跟踪

随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展，利用计算机视觉技术进行目标的检测与跟踪，已经成为一种先进、有效的技术手段。与传统的人工方式进行目标的检测与跟踪的相比，具有更好的精确性、智能性和高效性。地面立体目标关键点精确跟踪技术是红外成像精确制导武器的核心技术之一，在国防军事等领域有着广泛而迫切的需求。

本文主要研究前下视视点背景下图像序列中显著特征点(关键点)的检测及跟踪的算法，其中关键点指的是建筑物的某个顶角。结合红外图像的特点及前下视视点下图像序列中地面目标的变化，实现显著特征点长距离、透视变换下精确跟踪的要求。

通过采用基于特征点的检测跟踪与模板匹配相结合的算法，实现了前下视序列图像中关键点的检测跟踪。主要包括以下几个方面：首先，利用图像预处理算法，如，直方图、数字形态学处理等，尽可能的突出目标。为后期特征点的检测跟踪做准备。其次，对特征点的检测算法进行了研究，分析了多种算法的优缺点及其适用性。通过在真实场景中的实验分析，采用效果最佳的KLT算子检测特征点，并利用建筑物的结构特性对KLT算子进行优化。最后，利用 KLT算法及SSDA算法相结合对点进行跟踪。通过建模预测特征点的运动轨迹，不断的更新特征点，最终对关键点进行建模识别。在超出KLT算法范围的情况下，使用SSDA算法重新获取关键点，并同时更新特征点。实现目标长距离、透视变换下精确跟踪。

通过对真实场景实验表明，本文算法实现了距离范围从10km至500m的前下视序列图像中显著特征点的检测跟踪，跟踪误差在5个像素以内。

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