基于SURF算法和Kalman预测的运动目标跟踪

• 作 者: 宿德志 王坤 王玉良 赵文飞
• 机 构: 海军航空工程学院基础部
• 出 处: 海军航空工程学院学报
• 发表日期: 2013年04期
• 关键词: SURF算法 目标跟踪 图像匹配 特征提取 卡尔曼预测 SURF algorithm target tracking image matching fea

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分