光流法目标跟踪

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1、第五章光流法目标跟踪“目标跟踪”问题由来已久，多年来一直引起很多关注，也提出了许多跟踪方法。在系统控制理论中，跟踪—分裂法(thetrack-splittingapproach)，最大似然方法(themaximumlikelihoodmethod)(theprobabilisticdataassociationfilter)等是常用的最优估计方法。对雷达图像序列中的目标进行跟踪除了可以预测目标位置外，更重要的是我们可以对目标进行移动分析(targetmotionanalysis)，检测出舰船运动目标，并对其识别。当前，有关用图像处理方法跟踪雷达图像序列中目标的

2、研究不多，文献中这方面的的文章也很少，而现有的方法并不适合这方面的应用。基于活动轮廓(activecontours)的方法利用使用者交互初始化跟踪过程来处理检测和跟踪任务。如果初始化得合理，轮廓就会被吸引到移动物体的期望边界。Snakes法就属于这种方法。但是，由于雷达图像序列中的移动目标（舰船）很小，受噪声影响会变形、分裂、粘连和断帧，这使初始化很困难。基于模型的跟踪方法(Model-basedtrackingalgorithms)很适合于多面体(polyhedral)和人造的(manufactured)等物体。在这些方法中，移动目标的三维模型是给定的。用这

3、些方法，检测和跟踪移动目标的问题简化为识别问题。而雷达图像序列处理中的跟踪是为了获取移动信息来作为一个分类特征。更主要的是雷达图像受噪声影响严重，帧与帧之间目标轮廓的形状变化很大，目标分裂或粘连现象常见，所以不能采用基于模型的跟踪方法。在本章中，我们用光流进行跟踪匹配。光流法匹配跟踪有很强的鲁棒性，适合于跟踪雷达图像序列中的目标。第一节光流运动估算是数字视频处理的基本问题之一，它可能涉及到图像平面运动(二维运动)或物体运动(三维运动)的估算。事实上，这是人们一直努力研究的课题。§5.1.1二维运动与视在运动的比较因为时变图像是三维场景的二维投影，所以二维运动涉

4、及到三维运动在图像平面上的投影。我们希望从点阵L3采样的时变图像来估算二维运动(瞬时速度或位移)场。然而，由于下面所列举的诸多因素，二维速度场或位移场并不总是可观察到。换言之，我们所观察到的称之为“视在”运动(光流或对应)场。二维速度场和光流场之间以及二维位移场和对应运动场之间有所不同。基于Sc(x,t)的变化，从时刻t到t'的图像平面坐标x的位移称为一个对应矢量。一个光流矢量定义为在特定点(x,t)ÎR3上的图像平面坐标的瞬时变化率，即(v1，v2)=(dx1/dt，dx2/dt)，亦即是说，它对应于瞬时的像素速度矢量。事实上，依据在二维图像亮度特性曲线时空

5、点阵L3上具有可察的变化这一点，我们将对应(光流)场定义为像素位移(速度)的矢量场。对应场和光流场还分别被称为“视在二维位移场”和“视在二维速度场”。对应(光流)场不同子二维位移(速度)场，因为：·缺乏足够的空问图像梯度：在实际运动能被观察到的运动范围内要有足够的灰度等级(颜色)变化。例如一个均匀亮度的圆绕它的中心旋转。这个运动没有产生任何光流，因此也就不可观测。·11外部光照的变化，一个可观测到的光流，并不总是对应于实际的运动。例如，如果外部照明按照一帧接一帧的变化时，即使没有运动，光流亦可观测到。因此，外部照明变化妨碍了真实的二维运动场估算。在一些情况下，

6、即使外部照明没有变化，色调亦会一帧接一帧地变化。例如，如果一个物体绕它的表面法线而变化，则会引起色调的变化。这个色调变化可能引起沿运动轨迹的像素的亮度变化，这些都是二维运动估算中要考虑到的。总之，二维位移和速度场分别是三维场在图像平面上的投影。而对应场和光流场是由时变图像亮度特性得到的速度和位移函数。由于我们只能观察到光流场和对应场，所以我们假设它们等同于二维运动场。§5.1.2二维运动估算二维运动估算问题有以下两种提法。i)在时间t和t+lDt之间，对于所有(x,t)ÎL3和l是整数而言，图像平面对应矢量d(x,t；lD)=[d1(x,t；lD),d2(x,

7、t；lD)]T的估算，或ii)对所有的(x,t)ÎL3，光流矢量v(x,t)=[v1(x,t),v2(x,t)]T的估算。为标记简单起见，下标p以略去，对于带下标p函数的含义见下段。对应矢量和光流矢量通常是逐像素变化着(空间变化运动)(例如，由于景图中物体旋转的结果)，同时亦作为时间的函数来变化(例如由于物体加速度所造成的)。1)对应问题：对应问题可假设为正向运动或逆向运动估算问题，这取决于运动矢量是从时刻t和t+lDt还是从时刻t和t-lDt来决定。正向估算：给定时刻t和t+lDt的时空采样值sp(x,t),由下式表述式中表示在一个点阵-连续坐标上采样的图像

8、。或，等同于其中t=kDt找到实值对应