图像识别与跟踪（图像定位及跟踪技术大解析）

在科学技术飞速发展的今天，人们对机械设备的智能化和自主化要求越来越高。希望它能完全取代人类的角色，把人们从繁重危险的工作任务中解放出来。它们是否具备像人类一样感知周围环境的能力，成为实现设备智能化、自主化的关键。

广义的“图像跟踪”技术是指通过某种手段(如图像识别、红外、超声波等)对摄像机拍摄的物体进行定位。)并指挥摄像机跟踪物体，使物体始终保持在摄像机的视野范围内。狭义的“图像跟踪”技术就是我们日常生活中常说的，通过“图像识别”的方式进行跟踪拍摄。

由于红外、超声波等方法都受环境影响，需要特殊的识别辅助设备，在实际应用中已经逐渐被“图像识别”技术所取代。“图像识别”是指直接利用摄像机拍摄的图像，进行NCAST图像差分和聚类运算，识别目标物体的位置，命令摄像机跟踪物体。

图像跟踪系统采用独特的NCAST目标形状特征检测方法，被跟踪者不需要任何辅助设备。只要被跟踪的人进入跟踪区域，系统就能锁定跟踪目标，使摄像机画面以锁定的目标为中心，并以相应的策略控制摄像机变焦。系统支持多种自定义策略，多层次特写模式，适应性强，不受强光、声音、电磁等环境影响。

物体边缘检测

大多数情况下，物体的形状特征变化不大。与基于区域的匹配方法相比，基于物体形状轮廓的跟踪方法可以更准确地分割物体。

它是边缘运动目标最基本的特征，表现在图像中，即目标周围灰度有台阶变化或屋顶变化的像素集合，是图像中局部亮度变化最显著的部分。

边缘检测就是用某种算法定位灰度不连续变化的位置，从而找到图像中目标与背景的边界。图像的灰度变化可以用灰度梯度来表示。

梯度算子

梯度是一阶导数，梯度算子对应一阶导数算子。一阶导数，即梯度，可以表示为：

边缘检测后，图像要经过轮廓跟踪和轮廓表达。轮廓跟踪的目的是得到设定的边缘像素的边缘表。轮廓表达就是在边缘表上做一些处理，比如拟合、统计、逼近等。得到目标形状特征的可视化表达，为后续匹配提供模板信息。

轮廓跟踪的思想是：

1、根据提取的图像边缘找出轮廓上的像素；

2、根据这些像素的特点找出物体上具有一定“跟踪标准”的其他像素；

3、其跟踪效果主要取决于起点和跟踪准则的选择。

跟踪标准：

根据起点选择准则，找到左下位置的边界点后，将左上位置定义为初始搜索方向。如果这个方向上的点是黑点(特征点)，则判断为边界点；否则，搜索方向顺时针旋转45度，依此类推，直到找到第一个黑点(特征点)。然后将黑点(特征点)作为新的边界点，将当前搜索方向逆时针旋转90。如果搜索方向用箭头表示，轮廓跟踪算法可以用图形表示。

通过上述算法得到物体的边缘表后，可以作为轮廓表达式，也可以对其进行处理，用处理后的信息表示轮廓。目前常用的轮廓表达式有三种：逼近拟合曲线法、插值拟合曲线法和统计特征法。

目标颜色检测

为了表现各种颜色，人们用三个参数组成的三维空间来描述图像的颜色。这个三维空间叫做颜色空间。

比如RGB

RGB格式是业界的色彩标准。它是通过改变红(R)、绿(G)和蓝(B)三个颜色通道，并将它们相互叠加而得到的。RGB是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉所能感知的所有颜色，是目前应用最广泛的颜色体系之一。

HSV格式：H参数表示颜色信息，即光谱颜色的位置。这个参数用一个角量表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。纯度s是一个从0到1的比例值，表示为所选颜色的纯度与该颜色的最大纯度之比。当S=0时，只有灰度。v代表颜色的亮度，范围从0到1。有一点要注意：它和光照强度没有直接关系。

比如用直方图表示图像的颜色分布特征1、量化颜色；2、计算每个单元格内颜色的像素数；3、.图像的颜色概率分布图像可以通过直方图投影得到。

图像滤波和形态学处理算法

在提取运动目标时，为了消除噪声，提高图像质量，使图像更清晰，需要对图像进行滤波。常见噪声：高斯噪声、加性噪声、椒盐噪声等。

为了消除噪声的影响，突出图像的某些特征，目前常用的方法有邻域均值滤波、中值滤波等。

提取目标后，得到的二值图像可能包含很多空洞和孤立的噪声点。为了更好地定位和跟踪目标，需要对获得的检测结果进行形态学处理。

形态学处理的主要思想是用特定的结构元素作为工具来度量和提取图像特征(形状、轮廓等。)，具体来说就是看结构元素是否能恰当有效地放入图像中。目前常用的形态学运算有：膨胀、腐蚀、开闭运算。

图像匹配

图像匹配是指在多幅图像中寻找对应关系的过程，具体来说就是在一幅图像中找到与给定目标最相似的图像区域，或者在一批图像中找到与目标最相似的图像。

图像匹配技术不仅可以检测搜索图像中是否存在目标图像，还可以获取图像中目标的相对位置信息。

匹配算法可以分为两类：基于区域的匹配方法和基于特征的匹配方法。

基于区域的匹配方法

根据整幅图像的灰度值信息，建立目标模板与待匹配目标图像之间的相似性度量，然后采用相应的搜索算法找到待匹配目标图像中相似性度量最大的地方。

基于特征的匹配方法

提取图像的特征，如特征点、边缘、颜色、纹理等。对提取的特征进行处理，将其表达成特定的形式(向量、直方图)，并将处理后的图像特征与一定的相似性度量标准进行匹配，建立目标模板与待匹配图像的对应关系。

图像跟踪技术的应用领域

目前，目标跟踪技术主要应用于以下领域：

1、智能文章监控：基于运动识别(基于步态的人体识别、自动物体检测等。)、自动监控(监控一个场景检测可疑行为)；交通监控(实时收集交通数据以指挥交通流量)；

2、人机交互：传统的人机交互是通过电脑键盘和鼠标进行的。要想让计算机具备识别和理解人的手势、动作和姿态的能力，追踪技术是关键；

3、机器人视觉导航：在智能机器人中，可以利用跟踪技术计算被摄物体的运动轨迹；

4、虚拟现实：虚拟环境中的3D交互和虚拟角色动作模拟直接得益于文章人体运动分析的研究成果，可以赋予参与者更丰富的交互形式，人体跟踪分析是其关键技术；

5、医学诊断：跟踪技术广泛应用于超声和核磁序列图像的自动分析。由于超声图像中的噪声往往淹没了单帧图像的有用信息，很难进行静态分析。利用跟踪技术，利用序列图像中目标的几何连续性和时间相关性，可以得到更准确的结果。