ビデオフレーム間のハリスコーナートラッキングを改善するための前処理？

無人航空機のグレースケールビデオ画像安定化アプリケーションでは、フレームNから選択されたフレームN + 1の「良い」ハリスコーナーを見つけるのが困難です。問題の原因は、フレーム間の急激な不均一なピクセルコントラストの変化にあるようです。おそらく空中にいて、遅いフレームレート（約3 fps）を使用していることが、ピクセルコントラストのシフトの根本的な原因です。

フレームN + 1の「良い」ハリスコーナーの追跡を改善するために、フレーム間のピクセルコントラストを滑らかにするために、さまざまなヒストグラム均等化手法を試しました。結果は依然として悪いままです。

誰かが遅いフレームレートの日中の空中環境でビデオフレーム間のハリスコーナートラッキングを改善する方法について何か提案がありますか？よろしくお願いします。

編集：2012年1月30日、テストケース（実際のフレームサイズではない）画像を追加

概要の更新：2012年2月8日。人々は、Harrisコーナーはグレースケールビデオ機能の追跡ではそれほど有用ではないことを示唆しています。以下の回答は、さまざまな代替案へのリンクを提案および提供しています。これらの代替案を評価しており、その時点で結果を報告します。コメントと回答をありがとうございました。

これは、35個の「良好な」5x5ハリスコーナーが選択された前のフレームNです。元のフレームは8 bppのrawピクセルです。

59列266列目にある5x5のハリスコーナーは次のとおりです。

追跡された5x5のHarrisコーナーがいくつかある現在のフレームN + 1。そのうちの1つだけが有効です。

r47 c145のフレームN + 1に表示される前のフレーム5x5 Harrisコーナー：

選択した5x5のピクセル強度がすべて、前のフレームから現在のフレームまで不均一に変化していることに注意してください。フレーム間のコントラストイコライゼーションテクニックは、現在のフレームで選択された5x5ピクセルの前のフレームを検出するのに役立ちません。すべての提案を歓迎します。

別の特徴検出器を試すことができますか？FASTは、erm、より高速で、フレームレートが高いほど、マッチングが容易になります（機能がフレーム間を大きく移動している場合）

識別された特徴点の周囲のグレースケール領域を使用して、フレーム間で一致させようとしているようです。これは、特にフレーム間の動きが多い場合は、不十分になる可能性があります。

照合する特徴点の周囲の領域の「記述子」と呼ばれるものを使用すると、パフォーマンスが向上する場合があります。

SURFおよびSIFTアルゴリズム内でいくつかの可能な記述子が使用されます-それらは追跡する領域を識別するための手法も持っていますが、その要件をバイパスしました。ステレオビジョンマッチングで使用するために設計されたより単純な記述子は、現在のメソッド（ステレオビジョンでも広く展開されている）と同じ理由で、フレーム間のマッチングにはうまく機能しない可能性がありますが、センサス変換です。

これについて読む本は、Computer VisionのMultiple View Geometryです。

SIFT / SURF / Otherの代わりに、フレームがほとんど変換によって変換された場合（回転/パースペクティブが小さい場合）、FFT位相相関を使用することもできます。精度を高めるために、画像の領域に位相相関を繰り返し適用することもできます。

http://en.wikipedia.org/wiki/Phase_correlation

2つの画像を位置合わせする場合は、より優れた局所特徴検出器を使用する必要があります。SIFTはおそらく最も人気があり、成功したものです。

ShiとTomasiを使用する方が良いと思います。追跡するには同じ機能goodfeaturesを使用できます。ハリスコーナーよりも良い結果が得られました。