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随着计算机硬件技术的迅猛发展,高速处理芯片和高速大容量存储器芯片的出现与普及,使得从图像序列中检测出运动信息、识别与跟踪运动目标和估计三维运动及结构参数成为计算机视觉领域中一个非常活跃的分支,由于其在国民经济和军事领域的许多方面有广泛的应用,对它的研究受到各国的普遍关注.对于动态图像的分析以及最后识别运动目标,目前主要通过两个途径来实现.一种途径是模仿人眼成像及识别物体的机理,让计算机从获得的二维连续图像序列中提炼出运动目标,并从中重构出三维物体的可视部分以达到识别物体的目的.虽然在这一方面的研究取得了一些进展,但是由于其它方面的研究滞后以及计算机的固有缺陷(例如,计算机系统普遍地采用二维逻辑,而人眼成像及识别物体不仅仅是二维的),使得通过这一途径完全还原及识别运动目标的研究进展缓慢.另一途径是图像法识别运动目标.图像法识别运动参数的基本原理是将物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,经过对图像的预处理、特征提取、目标识别后,在连续图像序列中进行特征点匹配,进而解出目标物体的运动参数,实现对目标物体的搜索、识别和跟踪.一旦完成对目标及其运动参数的识别,就可以由伺服机构完成下一步的决策和处理. 图像法识别是从输入图像和目标物体两个方面入手,通过对输入图像序列的处理,使其与目标样本库中的图像进行匹配,以达到识别目标的目的.该方法也存在着缺陷,比如,样本库可能非常大,不利于实时跟踪和处理.本文主要对图像法识别物体运动参数的过程及其存在的问题进行讨论.
