一种基于Kalman滤波器的长序列图像SIFT特征点跟踪算法
基本信息
| 申请号 | CN201410203353.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN103985138A | 公开（公告）日 | 2014-08-13 |
| 申请公布号 | CN103985138A | 申请公布日 | 2014-08-13 |
| 分类号 | G06T7/20(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡伏原;董治方;凌燕 | 申请（专利权）人 | 苏州盛景空间信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 苏州慧通知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 安纪平 |
| 地址 | 215021 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道1355号国际科技园一期111C单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于Kalman滤波器的长序列图像SIFT特征点跟踪算法，该算法包括如下步骤：1)读入序列图像文件；2)提取前三帧图像的SIFT特征点；3)创建SIFT特征点跟踪序列；4)更新跟踪特征点的Kalman模型；5)Kalman预测特征点位置；6)预测位置是否超出图像边界；7)读入下一帧图像；8)结束跟踪该点；9)预测位置进行SIFT点匹配；10)更新特征点坐标；11)更新特征点的跟踪序列。本发明采用kalman(卡尔曼)滤波器时刻模拟更新特征点状态模型，利用状态模型预测下一帧特征点位置，然后在预测位置进行SIFT特征点匹配，最后根据Kalman(卡尔曼)更新特征点坐标，克服长序列图像中误差累积效应，实现高精度的SIFT特征点跟踪。 |
