框和其 中特征点进行计算。并在 目标跟踪技术上 ， 出 了一种基 于可预测的“ 索窗 口” 提 搜 的方 法， 实验 证 明， 加快 了目标跟 踪算法 这
的 处 理 速 度 ， 法 能提 供 优 秀 的 跟 踪 检 测 并 实 时处 理 。 算 关 键 词 视 觉 目标 识 别 特 征 点 目标 跟 踪
（ ｃｏｌｆＥｅｔ ｎｃ ｎ ｎ ｒ ａｉｎ Ｓ ａｇ ａ ｉｎｉ ｎｖｒｔ，ｈ ｎｈ ｉ ０２ ０，ｈｎ ） Ｓｈｏ ｌ ｒ ｉａ ｄＩ ｏｍ ｔ ，ｈ ｎｈ ｉ ａｊ Ｕ ｉ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０４ Ｃ ｉａ ｏ ｃｏ ｆ ｏ Ｄ ｅｉ ２ 。 Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ ｎｉｅｒ ｇａ ｄＳｉ ｃ ，ｈｎ ｈ ｉＵ ｉ ｒｔ，ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ０２， ｈｎ ） （ ｃｏｌ Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎｅｉ ｎ ｃ ｎｅＳ ａｇ ａ ｎｖ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０ ７ Ｃ ｉａ ｆ ｏ ｅ ｎ ｅ ｅｉ ２
第２ ８卷 第 １ 期
２ １ 年 １月 ０１
计 算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｅ ｗａ
Ｖ０ ． ８ Ｎｏ １ １２ ．
Ｊ ｎ ２ １ ａ ．０ １
视 觉 目标 的 识 别 及 跟 踪 技 术 的 研 究
Ｓ ＵＤ Ｓ Ａ Ｊ Ｃ Ｃ Ｔ Ｙ ｏＮ ＶＩ Ｕ Ｌ ＯＢ Ｅ Ｔ ＲＥ ＯＧＮ Ｓ ＮＧ Ａ Ｒ ＫＩ Ｅ ＨＮＩ Ｅ Ｉ Ｉ ＮＤ Ｔ ＡＣ ＮＧ Ｔ Ｃ ＱＵ
Ｘｉｎ ｍｅ ・ ｏ ｇＹｕ ｉ Ｇｕ ｉｎ ｏＪａ Ｃ ｅ ｉ ｎ ｈ ｎ Ｙ ｍｉｇ
Ａｂｔａｔ ｓｒｃ
Ｃ ｍｂ ｉｇｔ ｐ ｌ ａｏ ｑ ｉ ｍ ｎｓａｃｍ ｌｔ ｖ ｕｌ ｂｅｔ ｅｏｎｔ ｎａ ｏｉ ｍ ｗ ｓ ｒｐｓｄｂｓｄｏ ｏｉ ｉｇ ｎ — ｏ ｉ ｎ ｅａｐｉ ｔ ｎｒ ｕｒ ｅ ｔ， ｏ ｐｅ ｉ ａ ｏｊｃ ｒｃｇ ｉｏ ｌ ｒｈ ａ ｏｏｅ ａｅ ｎｍ ｄ ｙ ｄ０ ｎ ｈ ｃｉ ｅ ｅ ｅ ｓ ｉ ｇ ｔ ｐ ｆｎ ａ ｐ
ｎ ｑ ｅ． ｅ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ａ ｅ ｎ ｐ ｅ ｉｔ ｂｅ“ｓ ａ ｃ ｉ ｄ ｗ”． ｘ ｅ ｉ ｎ ｔ ｓｓｔ ａ ｔ ｘ ｅ ｉ ｓｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｐ ｅ ｆ ｈ ｉｕ ｔ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｐ ｒ ａ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｄｃ ａ ｌ ｈ ｅ ｒｈｗ ｎ ｏ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔａｔ ｔ ｈ ｔｉ ｅ ｐ ｄ ｔ ｈ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｓ ｅ ｄ ｏ ｅ ｅ ｅ ｔ
！
Ｉ 灰度化、阈值分割
＿ 】
二值图像 Ｉ
— —
间坐标转换放置 到这个位 置。此 外 ， Ｌ、 Ｒ摄 像头采集 的 图像 Ｖ Ｖ
中同样可 以应用 目标跟踪技 术 ， 时可 以将 虚拟物 体 图像 直接 此 叠加到视频 图像 中检测到标 志的位 置 ， 这种方式简单快速 ， 也有
值转换算法 、 分割 闽值 的算 法等 。这 个识 别过程 大体分为 以
下三步 。
原始图像
。。。‘。。。。。‘ 。。。。。。。。。。。。。。’。。 ’
一
当前 的应用 中 ， 通过 Ｃ 、Ｒ摄像 头采集的视频进行 目标跟 ＬＣ 踪， 辅助计算 真实物体空间位置 ， 然后将 虚拟物体通过一系列 空
很 好 的增 强 现 实 效 果 。 可 见 ， 目标 跟 踪 技 术 是 增 强 现 实 系 统 的
．．．
．Байду номын сангаас．．
．．．．
．．．．．
．．
Ｊ 图像腐蚀、 边框提取、 ｏ ｇ 变换 Ｈ ｕｈ
Ｋｅｗ ｒｓ ｙ ｏ ｄ
Ｖｓａ ｏｊｃ Ｒ ｃｇ ｉｏ Ｆ ａ ｒ ｐｉｔ Ｏ ｊｃ ｔ ｃｉｇ ｉ ｌ ｂｅｔ ｅｏｎｔ ｎ ｅｔ ｅ ｏｎ ｕ ｉ ｕ ｂｅｔｒ ｋｎ ａ
利用边缘 信息和几何信息 。
０ 引 言
视觉 目标的识别及跟踪就是从序列 图像 中识别 视觉标志的
熊玉梅 ＇ 郭 坚 陈一民
（ 海电机学院电子信息学院 上 上 海 ２０ ４ ０ ２０）
（ 上海 大学计算 机工程与科 学学院
上海 ２０ ７ ） ００ ２
摘
要
结合应用 的需要 ， 通过对一些传统算 法的修 改优化， 出完整 的视 觉 目标 的识 别算 法。该 算法利 用 图像处理 方法 ， 提 对外
位 置 ， 算 感 兴 趣 目标 状 态 ， 对 目标 性 质 、 计 针 自由 度 及 跟 踪 条 件 ， 采用不同跟踪 策略 Ｊ 目标 跟踪技术要 求具有 较好 的识别 率 。 和较 高 的 实 时 性 。
设计 的视觉 目标的识别 算法如 图 １ 所示 ， 这个识 别过 程 在
中， 根据应用 需要 ， 组合 、 修改 了数字 图像 的一些处 理算法 如二
ｔ ｉ ｎ ｏ ｅｔ ｄ ｉ ａ ａ ｏｉ ｍｓ Ｉ ｃ ｃ ｌ ｅ ｔｅｏ ｔ ａ ｅａ ｄ ｉ ａｕｅｐ ｉｔ ｉ ａ ｅ ｒｃ ｓｉ ｔｏ ． ｏ ｂｅｔ ｒｃ ｉｇｔ ｈ ｉ ｓ ｇｓｍ ａ ｉｏ ｌ ｌ ｒ ｈ ． ａ ｕａ ｓ ｈ ｕ ｒ ｒｍ ｎ ｓ ｅ ｔｒ ｏｎ ｗ ｔ ｉ ｇ ｏ ｅｓ ｇｍｅ ｄ Ｆ ｒ ｊｃ ｔ ｋｎ ｃ — ｍ ｉ ｒ ｔｎ ｇ ｔ ｔｌ ｔ ｅｆ ｔｆ ｈｍ ｐ ｎ ｈ ｏ ａ ｅ
ｏ ｊｃ ｔ ｃ ｉ ｌｏｉ ｍ ａ ｄ ｔｅａ ｏｉ ｍ ｃ ｎｐｏ ｉｅｇ ｏ ａ ｋｎ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｐｏ ｅｓ ｓ ｅ ｌ ｉ ｅ ． ｂｅ ｔｒ ｋｎ ａｇｒ ｈ ｎ ｌ ｒ ｈ ａ ｒｖｄ ｏ ｄｔ ｃ ｉｇｄ ｔｃ ｏ ｎ ｒｃ ｓｅ ａ— ｍ ｌ ａ ｇ ｔ ｈ ｇ ｔ ｒ ｉ ｒ ｔ ｙ