多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性，提出了基于小波 金字塔的多分辨率光流跟踪算法．算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进，从而实现了准确跟踪 快速移动目标．在特征提取方面，提出了多尺度Ha_rrjs角点检测方法，较好地解决了传统Ha—s方法的漏检和 角点分布不均匀的缺陷，适合复杂交通场景中运动车辆特征提取．实验表明，当运动车辆旋转、移动以及摄像 机变焦时，角点始终稳定可靠，并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点，实现了复杂交通场景下对运动 车辆目标的实时稳定跟踪．