基于KLT光流的无人机视频影像特征点跟踪算法

针对无人机低空采集的高分辨率视频特点,提出了一种无迹卡尔曼滤波和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪算法。首先,利用无迹卡尔曼滤波在相邻帧中进行特征点预测,以确定匹配范围;其次,根据KLT匹配算法对特征点进行跟踪,以得到的匹配结果作为观测值;最后,通过卡尔曼增益修正得到特征的准确位置。针对建筑物、草地等不同类型视频数据集的实验结果表明,该算法可以得到精确的特征位置。