融合仿生动态视觉的空间非合作目标特征跟踪方法

专利主权项内容

1.融合仿生动态视觉的空间非合作目标特征跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取第一帧空间非合作目标图像作为初始图像帧，其中/>为图像像素点，进一步进行图像角点检测，获得只包含位置坐标的特征点，进一步选取特征点周围区域像素作为处理单元图像块；步骤二，对初始图像帧进行梯度信息提取得到梯度图/>，完成初始图像帧/>的特征初始化，包括获得角点特征的坐标、对应的处理单元图像块及其梯度信息；步骤三，等待仿生动态视觉传感器事件流数据，将时间戳信息与第一帧空间非合作目标图像的初始图像帧的时间戳信息比较，确保事件数据生成于时间窗口内，筛除不在时间窗口内的事件流；根据事件坐标信息判断接收到的事件数据是否位于某一角点的处理单元图像块之内；如在某一角点的处理单元图像块之内，则将其视为有效事件数据，并将有效事件数据的事件数据信息存储在对应的处理单元图像块内，所述事件数据信息包括事件的时间戳信息、坐标、极性；步骤四，当步骤三中的处理单元图像块内的有效事件数据达到设定的最大事件数时，将此处理单元图像块内的数据合成事件帧/>；步骤五，设定三自由度的warp参数，所述warp参数包括位移向量以及旋转角度/>，结合梯度图/>的预测亮度增量图/>，与对应的数据合成事件帧，通过最大似然估计得到特征点的warp参数；步骤六，根据warp参数计算得到新的特征点位置，完成特征跟踪，并同步更新对应的处理单元图像块的位置；步骤七，当新的图像帧到来时，通过光流算法，通过前一图像帧的角点位置得到新的图像帧的角点坐标，排除失去视野的角点，进入新一帧图像的特征跟踪。 更多数据：搜索马克数据网来源：www.macrodatas.cn