5、基于分析合成技术的自适应模型跟踪及混合模型背景减除方法

基于分析合成技术的自适应模型跟踪及混合模型背景减除方法

在计算机视觉领域，目标跟踪和背景减除是两项重要的技术，它们在视频监控、增强现实等多个领域都有广泛的应用。下面将详细介绍两种相关的技术方法及其特点。

基于分析合成技术的自适应模型跟踪

1. 线模型配准

线模型生成的结果可作为跟踪步骤的输入。该实现基于特定的方法，相机位姿计算基于最小化三维轮廓上投影控制点与图像中二维边缘之间的距离。由于难以确定扫描线上的多个梯度最大值中哪个真正对应模型边缘上的控制点，因此将多个点视为可能的候选点。为防止跟踪受到误导性强轮廓的干扰，使用了多个假设。为使位姿估计对异常值具有鲁棒性，应用了Tukey估计函数。

2. 相机位姿预测

线模型配准方法是一种局部搜索方法。若用于最小化的初始相机位姿与真实相机位姿非常接近，则可避免收敛到局部最小值。因此，逐帧预测相机位姿非常有益。若前一帧跟踪成功，可利用三维轮廓点与二维图像点之间的对应关系来预测当前帧。具体做法是，将前一帧生成的三维轮廓的控制点用前一帧的相机位姿投影到当前图像中，进行一维垂直搜索，将与上一帧二维点最相似的点视为所需的二维点。每个三维控制点对应的二维图像点是搜索线上归一化互相关结果最高的点，相机位姿的计算与线模型配准步骤相同，只是每个三维点只有一个二维点。

3. 实验结果

• 合成图像序列测试 ：使用合成图像序列测试算法的准确性，该序列中玩具车的虚拟模型按预定义的相机路径渲染，相机绕模型半圈再返回。存储位姿估计结果并与给定的真实数据进行比较，分析几何边缘和材质边缘生成的边缘图对相机位姿估计的影响。结果表明，使用