基于扩展的Kanade-Lucas的背景运动参数估计  

Background motion model parameters estimation based on extended Kanade-Lucas tracker

作　　者：张留洋[1] 张桂林[1] 

机构地区：[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074

出　　处：《计算机应用》2005年第8期1946-1947,共2页journal of Computer Applications

摘　　要：复杂背景下运动分析首先需要进行背景运动参数估计。提出一种采用KLT算子并结合Kanade-Lucas跟踪算法来计算帧间特征点的匹配,然后利用帧间特征点间的匹配关系采用RANSAC算法来进行背景运动参数估计。实验结果证明这种方法具有计算量小,能实时实现并提供可靠的背景运动模型估计。Background affine model parameters estimation is a key problems in image registration between frames. Extended Kanade-Lucas tracker and RANSAC algorithm were combined to solve the background affine model parameters. Background features were detected using outlier voting frame. As solving an affine model only need three corresponding points, the algorithm can run in real time and generate reliable results.

关 键 词：KLT算子 特征点 图像匹配 背景运动参数估计 Affine模型 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]