基于KLT光流的无人机视频影像特征点跟踪算法

• 作者: 刘芳 吴云东 蔡国榕 陈水利
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 影像 Harris角点 KLT匹配算法 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 73-80
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5987字
• 语种: 中文

摘要

针对无人机低空采集的高分辨率视频特点,提出了一种无迹卡尔曼滤波和KLT(Kanade-Lu-cas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪算法.首先,利用无迹卡尔曼滤波在相邻帧中进行特征点预测,以确定匹配范围;其次,根据KLT匹配算法对特征点进行跟踪,以得到的匹配结果作为观测值;最后,通过卡尔曼增益修正得到特征的准确位置.针对建筑物、 草地等不同类型视频数据集的实验结果表明,该算法可以得到精确的特征位置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈水利	集美大学诚毅学院	62	510	12.0	21.0
2	吴云东	集美大学计算机工程学院	30	328	7.0	17.0
3	蔡国榕	集美大学计算机工程学院	17	418	4.0	17.0
4	刘芳	集美大学理学院	1	1	1.0	1.0