基于雙目視覺的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf

1、雙目立體視覺是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的一個重要分支，在多種條件下都能夠靈活準(zhǔn)確的獲得景物的深度信息，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域都有很重要的研究價值和研究意義。運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的核心課題之一，在軍事視覺制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療診斷、智能交通、工業(yè)產(chǎn)品檢測等方面都具有重要的實(shí)用價值及廣闊的發(fā)展前景。傳統(tǒng)的基于單目視覺的目標(biāo)檢測與跟蹤算法魯棒性比較差，而且難以在復(fù)雜場景中實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)準(zhǔn)確檢測與跟蹤，在運(yùn)動目標(biāo)較多

2、、發(fā)生遮擋時難以準(zhǔn)確對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。針對以上問題，本文采用雙目立體視覺技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤。主要研究工作有：
　　1.對立體匹配算法做了深入的研究，針對傳統(tǒng)的立體匹配算法速度慢、準(zhǔn)確性差、容易出現(xiàn)誤匹配等問題，提出了一種融合光流的立體匹配算法。該方法沒有了核心點(diǎn)的限制，因此可以在種子點(diǎn)集中的面積域中進(jìn)行邊緣相關(guān)性研究，而且對相關(guān)性的研究不僅在左右圖像對中而且在連續(xù)圖像序列中進(jìn)行，通過對右圖像序列中候選點(diǎn)的光流的計(jì)算

3、與左圖像序列中的種子點(diǎn)進(jìn)行匹配，提高了匹配的速度和精度。
　　2.對背景差分法做了深入的研究，通過對單目和雙目立體視覺在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用分析，研究各自的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了基于視差的目標(biāo)檢測方法和基于灰度的目標(biāo)檢測方法相結(jié)合的算法進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。該方法是將兩種算法檢測出的前景目標(biāo)相交部分作為運(yùn)動目標(biāo)，克服了雙目視覺在目標(biāo)檢測中難以準(zhǔn)確的獲得目標(biāo)輪廓，單目視覺容易受環(huán)境變化影響的缺點(diǎn)，可以在環(huán)境光線發(fā)生變化時、物體被照射產(chǎn)生陰影時、目標(biāo)

4、發(fā)生遮擋時準(zhǔn)確檢測出運(yùn)動目標(biāo)，從而提高目標(biāo)檢測的穩(wěn)定性。
　　3.在檢測出運(yùn)動目標(biāo)的基礎(chǔ)上，首先對 CamShift跟蹤算法進(jìn)行分析，然后針對 CamShift跟蹤算法容易受背景顏色及目標(biāo)相似顏色的干擾的問題，提出了將雙目立體視覺和 CamShift跟蹤算法相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤。該方法首先是采用基于視差的背景差分法檢測出運(yùn)動目標(biāo)，并獲得其深度信息，去除背景干擾；然后只對去除背景的前景運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)用 CamShift算法進(jìn)行跟