基于SURF特征的运动视频图像边缘跟踪方法研究.docx

基于SURF特征的运动视频图像边缘跟踪方法研究
摘要：
图像边缘跟踪是计算机视觉领域的一个重要任务，能够在动态环境中提取目标的形状信息。本文提出了一种基于SURF特征的运动视频图像边缘跟踪方法，该方法结合了SURF特征点检测和强度梯度计算，利用帧间差分技术实现了目标边缘的提取。在常见的视频实例上进行了实验验证，结果表明该方法能够准确地提取目标的边缘，并且具有较高的鲁棒性。
关键词：图像边缘跟踪；SURF特征；帧间差分；形状信息
1.引言
图像边缘跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多应用领域中都有广泛的应用，比如目标识别、运动估计等。边缘信息能够提供目标的形状信息，因此对于目标识别和追踪非常关键。虽然已经有很多边缘检测算法被提出，但是在复杂动态环境中，很多方法的性能还不够理想。
2.SURF特征
SURF（SpeededUpRobustFeatures）是一种基于尺度空间的稳健特征提取方法。它通过对尺度不变图像进行高斯差分，从而检测出关键点，之后计算出关键点的局部特征描述子。SURF特征具有尺度不变性和旋转不变性的优点，可以有效地应对图像缩放、旋转等变换。
3.方法
本文提出的方法基于SURF特征，主要分为以下步骤：
（1）SURF特征点检测：通过对连续帧的图像进行SURF特征点检测，获得目标在不同帧中的关键点。
（2）帧间差分：将相邻两帧的图像进行帧间差分，得到目标的边缘信息。
（3）边缘跟踪：利用SURF特征点的位置和边缘信息，对目标的边缘进行跟踪。
4.实验结果
本文在常见的视频实例上进行了实验验证。实验结果表明，所提出的基于SURF特征的运动视频图像边缘跟踪方法能够准确地提取目标的边缘。与传统的边缘检测方法相比，该方法具有更好的鲁棒性，能够在复杂动态环境中取得良好的效果。
5.结论
本文提出了一种基于SURF特征的运动视频图像边缘跟踪方法，该方法结合了SURF特征点检测和强度梯度计算，并利用帧间差分技术实现了目标边缘的提取。实验结果表明，该方法能够准确地提取目标的边缘，并且具有较高的鲁棒性。在未来的研究中，可以进一步探索该方法在目标跟踪和识别等领域的应用潜力。