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摘 要：在針對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行圖像采集時(shí)，高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，進(jìn)行模糊的圖像采集效果不良，同時(shí)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征性結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行圖像采集時(shí)追蹤目標(biāo)較為困難，為更好解決這一技術(shù)性問(wèn)題，本文提出基于圖像分塊模板匹配的高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤技術(shù)。試驗(yàn)針對(duì)高速運(yùn)動(dòng)設(shè)計(jì)圖像采集模型并同時(shí)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)邊特征點(diǎn)緣采用灰度直方圖的方法，從而減少高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)模糊，再對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，通過(guò)分塊模板匹配技術(shù)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行追蹤識(shí)別。通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及具體分析，證明該方法相比于傳統(tǒng)方法具有優(yōu)越性，有重要的發(fā)展意義。

關(guān)鍵詞：圖像分塊模板匹配;高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo);追蹤

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1003-5168（2021）21-0020-03

High Speed Moving Target Tracking based on Image Block Template

Matching

ZHANG Tianyu

（Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100000）

AbAbstract： In the process of image acquisition for high-speed moving target， the dynamic of the target is strong in high-speed motion， the effect of fuzzy image acquisition is poor， and the characteristic structure of high-speed moving target is complex， so it is difficult to track the target in the process of image acquisition for high-speed moving target. In order to solve this technical problem， a high-speed moving target tracking technology based on image block template matching is proposed. The image acquisition model designed for high-speed motion and the gray histogram method is used for the edge feature points of high-speed moving target to reduce the blur of dynamic feature points of high-speed moving target image. The image is divided into blocks， and the high-speed moving target is tracked and identified by block templet matching technology. Through the experimental data and specific analysis， this method is superior to the traditional method and has important development significance.

Keywords： image block template matching; high-speed moving target; track

隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的采集以及進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤，尤其是對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行圖像追蹤識(shí)別，成為新的研究方向。在對(duì)動(dòng)態(tài)圖像的視覺(jué)特征的采集技術(shù)上進(jìn)行改進(jìn)，形成高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)追蹤，同時(shí)結(jié)合相應(yīng)的高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別以及成像技術(shù)，增強(qiáng)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤識(shí)別的能力。結(jié)合圖像采集、信息融合、特征提取等技術(shù)，建立高速運(yùn)動(dòng)追蹤圖像處理技術(shù)，對(duì)特征提取結(jié)果進(jìn)行分析，同時(shí)完成對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的追蹤，對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的追蹤及成像處理具有重要的研究意義。

文獻(xiàn)中提出一種基于傳輸?shù)娜诤细櫡椒ǎ簩?duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)采用位移偏差糾正進(jìn)行圖像的特征點(diǎn)匹配。使用該計(jì)算方法能夠縮短圖像的特征匹配的時(shí)間，但該算法對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征點(diǎn)匹配較差，易出現(xiàn)誤差，使目標(biāo)追蹤效果偏低。先對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)模糊狀態(tài)使用灰度直方圖的方法減少噪點(diǎn)，再對(duì)高速運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行分塊檢測(cè)，然后根據(jù)高速運(yùn)動(dòng)中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。該方法能夠有效地提高高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確性以及圖像的清晰度。通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及具體分析，體現(xiàn)該方法相比于傳統(tǒng)方法具有優(yōu)越性，有重要的發(fā)展意義[1-5]。

1 高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像分塊匹配和輪廓檢測(cè)

1.1 高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像采集及分塊處理

在目標(biāo)像素序列的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)的自動(dòng)追蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)更全面的高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)追蹤，同時(shí)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像序列幾何特征進(jìn)行提取，再將采集的圖像通過(guò)分塊模板匹配技術(shù)進(jìn)行圖像分塊，使其分塊成不同的特征板塊，再對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配以及信息的匹配。如圖1方式將圖像進(jìn)行分塊。

如圖1所示，將圖像劃分為4×4的仿射不變區(qū)域塊，使用向量量化方法對(duì)圖像的特點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)其進(jìn)行高速運(yùn)動(dòng)處理，保持運(yùn)動(dòng)圖像幾何一致。

這些點(diǎn)是根據(jù)圖像邊緣輪廓的主特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量構(gòu)建而成。在隨機(jī)樣本中任意抽取k個(gè)近鄰點(diǎn)形成仿射區(qū)，對(duì)比高速運(yùn)動(dòng)圖像的弱紋理，需要進(jìn)一步觀察圖像融入分塊子空間，利用灰度直方圖降低圖像模糊點(diǎn)和噪點(diǎn)對(duì)結(jié)果的影響，運(yùn)用邊緣輪廓檢測(cè)得到高速運(yùn)動(dòng)圖像局部動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，檢測(cè)輸出可用式（1）表示：