王佐成,卢 宇，薛丽霞

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥 230088；2.安徽四创电子股份有限公司，合肥 230088；3.合肥工业大学 计算机与信息学院， 合肥 230009)



基于部分有界互相关图像匹配算法的车辆视频跟踪

王佐成1,2,卢 宇2,3，薛丽霞3

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥 230088；2.安徽四创电子股份有限公司，合肥 230088；3.合肥工业大学 计算机与信息学院， 合肥 230009)

归一化互相关算法作为一种基于穷举原理的块匹配方法，其计算精度高、鲁棒性好，但计算量大。为提高图像相关匹配算法的搜索速度，在传统的有界部分相关算法基础上，提出了以自适应二分法为基础的匹配方式，将模板图像的每行分成灰度高低不同的两块，依据两块的灰度高低先后进行相关计算。该算法保持了边界部分相关算法速度快的优点，同时在每次搜索中给出更高的阈值，过滤掉不符合要求的匹配点，从而加快了有界部分相关算法的计算速度。实验结果表明：改进后的算法在精度不变的情况下运算速度得到提升，能够快速准确地跟踪行驶中的车辆。

快速归一化互相关；有界部分相关；自适应二分法；视频跟踪

视频跟踪是智能交通领域的基础问题之一，是目标识别等后续应用的基础，在平安城市、智慧城市、智能交通等方面有重要应用前景。视频跟踪应用广泛，如何快速准确地跟踪成为当前研究热点。传统光流法速度慢，不能适应实时跟踪要求。归一化互相关算法[1-4]作为一种经典的算法被广泛应用于运动跟踪、图像匹配、视频压缩，其优点是匹配精度高、鲁棒性强。……