韦超现

(南宁师范大学，广西 南宁 530000)

1 引言

图像跟踪技术是将物体的边界信息作为一个关键特性加入多帧图像跟踪标签中[1]。许多问题在计算机视觉中发生，如移动目标识别，但是在对图像目标跟踪过程时，由于环境、背景以及目标的复杂不确定性，容易导致物体移动时，目标图像模具粘贴和颤抖[2]。在这种情况下，如何有效地实现运动图像在视觉传达下的目标跟踪标记，是该领域中要解决的问题，已经有很多学者对此进行了广泛的讨论。

文献[3]利用RGB颜色空间变换HSV空间图像的亮度V分量，建立RGB图像的背景掩膜，获取二进制图像，建立坐标系，获取最小矩形特征向量，加入约束条件，并根据参数校准，实现动态样例构建。该方法能够快速跟踪图像特征目标，但该方法未考虑前景图像轮廓权值问题，图像特征目标跟踪准确性较低。文献[4]根据多尺度小波变换，得到运动前景目标信息提取的特点，采用卡尔曼滤波对粒子进行预测和校正，将当前观测到的信息输入粒子滤波过程中，通过均值和协方差估计对粒子状态进行预测，使动态粒子更接近于概率分布，从而提高运动目标的跟踪精度。该方法可以有效地跟踪视频运动目标，但该方法计算量大，图像特征目标跟踪效率较低。

针对上述问题，提出了基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪方法。采用稀疏表示策略采集多帧图像的特征目标，利用高斯分布建立图像运动模型，再根据灰度投影法进行特征提取，对图像各个帧间的特征点匹配，获得多帧图像的轮廓跟踪目标并运算出前景轮廓的目标函数权重，实现多帧图像特征目标跟踪。……