视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法

针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法.该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪.试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上....

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Published in测绘学报 no. 6; pp. 663 - 669
Main Author 刘祥磊 童小华 马静
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院，北京 100044 2015
现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室，北京 100044%同济大学测绘与地理信息学院,上海,200092%北京市地质工程勘察院,北京,100048
Subjects
影像块
数学形态学
最小二乘法
椭圆识别
视频测量
视频测量
最小二乘法
el l ipse identification
影像块
椭圆识别
image block
mathematical morphology
least square algorithm
数学形态学
videogrammetric measurement
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2015.20130452

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Summary:针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法.该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪.试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上.
Bibliography:11-2089/P
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20130452