图像追踪方法、装置、电子设备及计算机可读介质与流程

本公开实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种图像追踪方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术：

对目标图像定位和追踪是当下技术人员研究的一个热点问题。如在对对图像进行追踪时，若图像中存在大量的弱纹理区域，则图像中很难找到特征点以进行追踪。

现有技术中，对弱纹理图像进行追踪时，可借助深度信息，通过融合当前图像对应的深度图信息输入给算法，以弥补特征点缺失的劣势，但在弱纹理区域仍然保持很好的追踪效果。但是借助深度信息需要依赖额外的深度相机器件，如结构光镜头、tof镜头等。而有些设备，如低端手机不具备深度相机。

技术实现要素：

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，提供了一种图像追踪方法，该方法包括：

将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；

根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；

根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；

根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧的第三帧图像进行追踪。

第二方面，还提供一种图像追踪装置，该装置包括：

增强模块，用于将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；

追踪模块，用于根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；

删除模块，用于根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；

模型生成模块，用于根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧图像进行追踪。

第三方面，还提供一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行本公开第一方面所示的图像追踪方法。

第四方面，还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所示的图像追踪方法。

与现有技术相比，本公开实施例提供的技术方案，对与第二区域对应的预设的第一区域进行了图像增强，从而使第一区域的对比度更高，图像纹理显示的更清楚，在进行了图像增强的第二区域内有预设的第二特征点时，对第二特征点进行图像追踪，能更容易追踪得到对应第二特征点的第一特征点，从而能提升若纹理图像追踪的稳定性，且对图像增强时，仅对第一图像的第一区域进行了增强，不是整个图像进行增强，花费的时间较短，提高了图像追踪的速度和实时性，致使本公开实施例的方案，能应用于性能较差的终端。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例提供的一种图像追踪方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的对第一帧图像的第一区域进行图像增强的示意图；

图3为本公开实施例提供的获取第一特征点的示意图；

图4为本公开实施例提供的一种图像追踪方法还包括的步骤的流程示意图；

图5为本公开实施例提供的一种图像追踪装置的结构示意图；

图6为本公开实施例提供的一种图像追踪的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元一定为不同的装置、模块或单元，也并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开提供的图像追踪方法、装置、电子设备及介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

本技术领域技术人员可以理解，本公开的实施例所使用的“终端”可以是手机、平板电脑、pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)、mid(mobileinternetdevice，移动互联网设备)等。

请参阅图1，本公开实施例中提供了一种图像追踪方法，图像追踪方法可以应用于终端，该方法包括：

步骤s101：将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应。

本公开实施了的图像追踪方法追踪的图像，可以是视频中不同的帧的图像，也可以是图像拍摄装置，如手机、相机等，连续拍摄的多张图像。可以理解，连续拍摄的多张图像，每张图像拍摄时，可以间隔不定的时间间隔，如0.5s。如本公开实施例中，第二帧图像、第一帧图像和第三帧图像，为连续的帧图像。第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第三帧图像为第一帧图像的前相邻帧。可以理解，第二帧图像之前也可以有图像，第三帧图像之后也可以有图像，本公开实施例中不做限定。

请参阅图2，第一区域为图中a处指向所示。第一区域为第一帧图像的局部区域。第二区域为第二帧图像的局部区域。第一区域是根据第二区域按照预设规则得到的，第一区域和第二区域对应。对第一区域进行图像增强，也即对第一帧图像的局部图像进行图像增强，图像增强能使图像被增强区域的对比度扩大，显示更多的细节，如第一区域为第一帧图像的弱纹理区域时，能使第一帧图像的弱纹理区域，也即第一区域显示的更清晰，有利于后续的处理。进行图像增强时，可以采用限制对比度自适应直方图均衡(contrastlimitedadaptivehistogramequalization，clahe)算法进行图像增强，clahe算法的增强效果比依据自适应直方图均衡(adaptivehisogramequalization，ahe)算法的增强效果更好，且由于是进行局部增强，耗时更短，提高了图像增强的速度。其中，第二区域在第一区域进行图像增强前已经进行了图像增强。

步骤s102：根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内，第一区域和第二区域对应。

请参阅图3，图中b为第二帧图像，c为第一帧图像。第二帧图像中预设有多个第二特征点。第二特征点可以全部位于第二区域内，第二特征点也可以部分位于第二区域内、部分位于第二区域外。在依据特征匹配算法在第一帧图像中获取对应第二特征点的第一特征点时，若第二特征点位于第二区域，则第一特征点有极大概率位于第一区域，从而至少部分的第一特征点位于第一区域内。

特征匹配算法可以根据需要选定，在本公开实施例中，特征匹配算法为卡纳迪-卢卡斯-托马斯(kanadelucastomasi，klt)算法。klt算法基于灰度不变假设，即空间中的同一点，在不同图像中的灰度值固定不变，在这个假设之下，通过检测设定尺寸的观察窗口中像素点强度随时间的变化率来求出相应特征点的移动速度和方向，从而实现特征点的跟踪。klt算法为现有技术，本公开实施例不再具体说明。可以理解，由于算法的局限性，在对第二特征点进行跟踪，以得到第一特征点时，可能会产生匹配错误的点。

步骤s103：根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点。

预设算法不做限定，能删除错误匹配的特征点对、或者和其他特征点一致性不够好的特征点对即可。预设算法可以为随机抽样一致性(randomsampleconsensus，ransac)算法。ransac算法是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法，ransac算法为现有技术，本公开实施例不再具体说明。根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点时，根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点对，即删除一个第二特征点，则还需要删除一个对应该被删除的第二特征点的第一特征点。删除了删除错误匹配的特征点对、或者和其他特征点一致性不够好的特征点对，能提高后续计算映射规则的准确性，提高了图像追踪的正确性和稳定性。在本公开实施例中，删除后剩余的第一特征点和第二特征点至少包括4对，即剩余的第一特征点和第二特征点至少分别为4个。

步骤s104：根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧的第三帧图像进行追踪。

根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，即根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像相对第二帧图像进行单应性变换时的单应矩阵。单应性变换时采用的矩阵即为单应矩阵。

可以理解，每一图片对都存在单应矩阵，如第一帧图像和第二帧图像之间存在单应矩阵。如何计算单应矩阵为现有技术，本公开实施例仅做简要说明。

针对每一组图片对，如针对第二帧图片和第一帧图片，该图片对所对应的单应矩阵约束如公式(1)。

在公式(1)中x2和y2为初始匹配特征点在图片对的第一张图片中的坐标，即第二帧图片中一个点的坐标，x1和y1为初始匹配特征点在图片对的第二张图片中的坐标，即第一帧图片中对应的点的坐标，h为单应矩阵，s为齐次坐标前的系数。

其中，h可以表示：

其中，即可推导得到：

在第一帧图片和第二帧图片中的特征点对足够多，即可计算出单应矩阵h。如删除后剩余的第一特征点和第二特征点至少包括4对，则可以计算出单应矩阵h，即确定出了第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则。根据映射规则，可以用于对第一帧图像的后相邻帧的第三帧图像进行追踪，以得到第三帧图像上的点相对第一帧图像上的点的映射规则。

本公开实施例提供的图像追踪方法，对与第二区域对应的预设的第一区域进行了图像增强，从而使第一区域的对比度更高，图像纹理显示的更清楚，在进行了图像增强的第二区域内有预设的第二特征点时，对第二特征点进行图像追踪，能更容易追踪得到对应第二特征点的第一特征点，从而能提升若纹理图像追踪的稳定性，且对图像增强时，仅对第一图像的第一区域进行了增强，不是整个图像进行增强，花费的时间较短，提高了图像追踪的速度和实时性，致使本公开实施例的方案，能应用于性能较差的终端。

可选的，根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，包括：

根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点。

根据ransac算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点时，需要根据ransaca预设的阈值进行删除。阈值越大，进行筛选删除的精度越高，删除的特征点就越多；阈值越小，进行筛选删除的精度越低，删除的特征点就越少。第一阈值的大小不做限定，可以根据用户的经验设置。

可选地，根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点之后，图像追踪方法还包括：

在删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，根据ransac算法，采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，以使删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值，第二阈值小于第一阈值。

可以理解，采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，第一特征点和第二特征点为采用第一阈值进行删除前的特征点。

第一预设值可以为8个，即剩余的第一特征点和第二特征点为4对，每个第一特征点分别和一个第二特征点对应。在删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，由于剩余的特征点过少，则不能确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则；需要增加剩余的第一特征点和第二特征点的总数量，则需要降低ransac算法的阈值，以降低筛选删除的精度。第二阈值小于第一阈值，在第二阈值的数值合适时，即可以使删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值。第二阈值的数值大小可根据用户经验进行设置。可以理解，在第二阈值大小不符合条件，删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，缩小第二阈值的大小，将缩小后的第二阈值作为第二阈值，继续采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，直至删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值。先采用大的第一阈值进行筛选删除，不合适时再采用小的第二阈值进行筛选删除，能尽可能保证筛选删除的精度，使后面得到的映射规则更为准确。

可选地，将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强之前，图像追踪方法还包括：

按照预设对应规则，在第一帧图像中获取对应第二帧图像的第二区域的第一区域。

预设的对应规则不做限定，对应规则用于使第一区域在第一帧图像中的位置和第二区域在第二帧图像中的位置基本一致。预设的对应规则可以为第二帧图像的前一帧的预设点映射到第二帧图像上对应的点位置的映射规则，即第二帧图像的前一帧的预设点变换到第二帧图像上对应的点位置的变换规则，从而第一区域的位置合适，能便于后续的第一特征点的追踪匹配。

可以理解，第二区域可以是在追踪第二帧图像上的点确定的第二区域，也可以是用户主动选取的第二区域。如执行本方法的终端包括输入装置，如触摸屏等，用户通过操控输入装置选取第二区域。

请参阅图4，根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点之前，方法还包括：

s401：在第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量少于第二预设值时，获取第二区域内的角点。

在第二区域是由第二帧图像前一帧的图像对第二帧图像进行追踪形成时，则第二区域内包括一定数量的特征点，在第二帧图像是第一个开始追踪的图像、或第二区域为新设置的区域时，则第二区域内不包括特征点。在第二区域是由第二帧图像前一帧的图像对第二帧图像进行追踪形成时，由于第二特征点在形成预设规则前进行了删除，则第二特征点的数量会减少，会小于第二预设值，在第二区域内不包括特征点时，第二特征点的数量为0，也小于第二预设值。第二预设值的数值不做限定，可以根据经验或需要进行设置，如第二预设值为30、40、45、66等。若第二预设值为40个，在获取角点前，第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量为16个，由于16小于40，则需要获取第二区域内的角点。角点是一类具有丰富纹理信息的图像描述子，它可以描述图像中突出的部分，它更强调目标的存在性。获取角点时可通过角点检测算法获取，如fast角点检测算法、kitchen-rosenfeld角点检测算法、harris角点检测算法、klt角点检测算法及susan角点检测算法等等，本实施例对此不做具体限定。为了提高角点的获取速度，可选地，可以采用目前计算速度最快的fast角点检测算法来进行角点获取。

s402：在角点的数量大于第三预设值时，获取角点的响应值，第三预设值为第二预设值与获取角点之前的第二特征点的数量的差。

若第二预设值为40个，在获取角点前，第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量为16个，则第三预设值为24。角点的数量大于第三预设值时，获取的角点的数量和获取角点前第二区域中第二特征点的数量之和大于第二预设值。如何获取角点的响应值为现有技术，本公开实施例不再进行具体说明。

s403：保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点。

角点的数量等于第三预设值的数量即可。在角点的数量大于第三预设值时，保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点，保留的角点的响应值较大，角点符合要求。

s404：将保留后的角点和第二区域内的第二特征点作为第二特征点。

保留后的角点、第二区域内原来的第二特征点都作为第二特征点，以供后续在第一帧图像内获取第一特征点。本公开实施例的方案，能防止第一帧图像中的第二特征点的数量不满足追踪要求，可以增加合适数量的角点以作为第二特征点。

可选地，图像追踪方法还包括：

在第二区域内的角点的数量小于第三预设值时，在第二帧图像内获取角点，以使角点的数量大于第三预设值。

在第二区域内的角点的数量小于第三预设值时，说明角点的数量与获取角点前的第二特征点的数量之和小于第二预设值，还需要在第二帧图像内、第二区域外获取角点，以使角点的数量大于第三预设值。在角点的数量大于第三预设值时，继续获取角点的响应值，第三预设值为第二预设值与获取角点之前的第二特征点的数量的差；保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点的步骤。本公开实施例的方案，能防止即使第二区域经过图像增强，依然难以找到合适数量角点的情况，在第二帧图像内获取角点，能使角点的数量满足要求。

可选地，根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则之后，方法还包括：

根据映射规则，在第一帧图像中更新对应第二帧图像的第二区域的第一区域；

将映射规则作为第一帧图像的第一区域位置和第三帧图像的第三区域位置的对应规则。

在公式(3)中，h11和h12表示两个帧图像间的旋转部分，h21和h22表示两个帧图像间的缩放部分，h13和h23表示两个帧图像间的平移部分。可根据映射规则，即根据单应矩阵在第一帧图像中更新对应第二帧图像的第二区域的第一区域，第一区域的位置更为准确，能进一步提高后续的图像追踪的正确性和稳定性。

将映射规则作为第一帧图像的第一区域位置和第三帧图像的第三区域位置的对应规则，第一区域的位置是更新第一区域后的位置。从而能在后续获取第三帧图像的第三区域，继续依照本公开实施例的方案，对后续的图像进行追踪，提高了整体图像追踪的稳定性和准确性。

请参阅图5，本公开的实施例提供了一种图像追踪装置50，该图像追踪装置可实现上述实施例的图像追踪方法，图像追踪装置50可以包括：增强模块501、追踪模块502、删除模块503和模型生成模块504，其中，

增强模块501，用于将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；

追踪模块502，用于根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；

删除模块503，用于根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；

模型生成模块504，用于根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧图像进行追踪。

本公开的实施例提供的图像追踪装置，对与第二区域对应的预设的第一区域进行了图像增强，从而使第一区域的对比度更高，图像纹理显示的更清楚，在进行了图像增强的第二区域内有预设的第二特征点时，对第二特征点进行图像追踪，能更容易追踪得到对应第二特征点的第一特征点，从而能提升若纹理图像追踪的稳定性，且对图像增强时，仅对第一图像的第一区域进行了增强，不是整个图像进行增强，花费的时间较短，提高了图像追踪的速度和实时性，致使本公开实施例的方案，能应用于性能较差的终端。

可选地，删除模块503，具体用于根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点。

可选地，图像追踪装置50还可以包括：

第二删除模块，用于在删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，根据ransac算法，采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，以使删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值，第二阈值小于第一阈值。

可选地，图像追踪装置50还可以包括：

区域获取模块，用于按照预设对应规则，在第一帧图像中获取对应第二帧图像的第二区域的第一区域。

可选地，图像追踪装置50还可以包括：

更新模块，用于根据映射规则，在第一帧图像中更新对应第二帧图像的第二区域的第一区域；

对应模块，用于将映射规则作为第一帧图像的第一区域位置和第三帧图像的第三区域位置的对应规则。

可选地，图像追踪装置50还可以包括：

第一角点获取模块，用于在第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量少于第二预设值时，获取第二区域内的角点；

响应值获取模块，用于在角点的数量大于第三预设值时，获取角点的响应值，第三预设值为第二预设值与获取角点之前的第二特征点的数量的差；

保留模块，用于保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点；

特征模块，用于将保留后的角点和第二区域内的第二特征点作为第二特征点。

可选地，图像追踪装置50还可以包括：

第二角点获取模块，用于在第二区域内的角点的数量小于第三预设值时，在第二帧图像内获取角点，以使角点的数量大于第三预设值。

请参阅图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图中示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

电子设备包括：存储器以及处理器，其中，这里的处理器可以称为下文的处理装置601，存储器可以包括下文中的只读存储器(rom)602、随机访问存储器(ram)603以及存储装置608中的至少一项，具体如下所示：

如图所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧的第三帧图像进行追踪。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块或单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，接收模块还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像追踪方法，包括：

将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；

根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；

根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；

根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧的第三帧图像进行追踪。

根据本公开的一个或多个实施例，根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，包括：

根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点。

根据本公开的一个或多个实施例，根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点之后，图像追踪方法还包括：

在删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，根据ransac算法，采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，以使删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值，第二阈值小于第一阈值。

根据本公开的一个或多个实施例，将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强之前，图像追踪方法还包括：

按照预设对应规则，在第一帧图像中获取对应第二帧图像的第二区域的第一区域。

根据本公开的一个或多个实施例，根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则之后，图像追踪方法还包括：

根据映射规则，在第一帧图像中更新对应第二帧图像的第二区域的第一区域；

将映射规则作为第一帧图像的第一区域位置和第三帧图像的第三区域位置的对应规则。

根据本公开的一个或多个实施例，根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点之前，方法还包括：

在第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量少于第二预设值时，获取第二区域内的角点；

在角点的数量大于第三预设值时，获取角点的响应值，第三预设值为第二预设值与获取角点之前的第二特征点的数量的差；

保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点；

将保留后的角点和第二区域内的第二特征点作为第二特征点。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪方法还包括：

在第二区域内的角点的数量小于第三预设值时，在第二帧图像内获取角点，以使角点的数量大于第三预设值。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像追踪装置，包括：

接收模块，用于接收管理服务终端发送的任务处理请求，任务处理请求包括目标隔离环境标识和目标任务；

分配模块，用于将目标任务分配给目标隔离环境标识对应的目标图像追踪环境，以在目标图像追踪环境中执行目标任务。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像追踪装置，包括：

增强模块，用于将第一帧图像的预设的第一区域进行图像增强，第一帧图像为第二帧图像的后相邻帧，第二帧图像包括预设的进行图像增强后的第二区域，第一区域和第二区域对应；

追踪模块，用于根据预设的特征匹配算法在第一帧图像中获取与第二帧图像中预设的多个第二特征点对应的多个第一特征点，至少部分第二特征点位于第二区域内，至少部分第一特征点位于第一区域内；

删除模块，用于根据预设算法删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点；

模型生成模块，用于根据删除后剩余的第一特征点和第二特征点确定第一帧图像上的点相对第二帧图像上的点的映射规则，以用于对第一帧图像的后相邻帧图像进行追踪。

根据本公开的一个或多个实施例，删除模块，具体用于根据ransac算法，采用预设的第一阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪装置还可以包括：

第二删除模块，用于在删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量小于第一预设值时，根据ransac算法，采用预设的第二阈值删除第一特征点和第二特征点中的部分特征点，以使删除后剩余的第一特征点和第二特征点的总数量大于第一预设值，第二阈值小于第一阈值。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪装置还可以包括：

区域获取模块，用于按照预设对应规则，在第一帧图像中获取对应第二帧图像的第二区域的第一区域。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪装置还可以包括：

更新模块，用于根据映射规则，在第一帧图像中更新对应第二帧图像的第二区域的第一区域；

对应模块，用于将映射规则作为第一帧图像的第一区域位置和第三帧图像的第三区域位置的对应规则。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪装置还可以包括：

第一角点获取模块，用于在第二帧图像的第二区域内的第二特征点的数量少于第二预设值时，获取第二区域内的角点；

响应值获取模块，用于在角点的数量大于第三预设值时，获取角点的响应值，第三预设值为第二预设值与获取角点之前的第二特征点的数量的差；

保留模块，用于保留大小位于前第三预设值数量的响应值对应的角点；

特征模块，用于将保留后的角点和第二区域内的第二特征点作为第二特征点。

根据本公开的一个或多个实施例，图像追踪装置还可以包括：

第二角点获取模块，用于在第二区域内的角点的数量小于第三预设值时，在第二帧图像内获取角点，以使角点的数量大于第三预设值。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行根据任一上述实施例的图像追踪方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一上述实施例的图像追踪方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。