基于Hu矩模板匹配和目标跟踪的ROI实时自动提取

摘要

在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest,ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度.研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,针对现有Hu矩模板匹配算法无法实现对目标实际大小的自适应以及计算量大、现有目标跟踪算法需要人工手动划定初始跟踪目标等问题,提出了一种将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法相结合的方法,将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法得到的自适应ROI提取结果作为目标跟踪算法的初始跟踪目标,实现了ROI的实时自动提取.实验表明,变模板尺寸Hu矩模板匹配算法能够根据实际场景中目标所占画面比例提取到合适大小的ROI,在将其作为初始跟踪目标输入KCF目标跟踪算法后,应用于1920×1200尺寸的图像能做到平均8帧每秒的实时ROI提取.