基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與三維測(cè)量.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是目前興起的一門具有發(fā)展?jié)摿Φ难芯繉W(xué)科，它是視覺測(cè)量技術(shù)的理論基礎(chǔ)，具有模擬生物視覺系統(tǒng)的功能，同時(shí)，它的功能超越生物視覺，可以獲取物體空間信息。雙目視覺是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它是典型的模擬生物視覺系統(tǒng)，主要利用一臺(tái)攝像機(jī)經(jīng)過移動(dòng)或旋轉(zhuǎn)拍攝同一場(chǎng)景，或者使用兩臺(tái)型號(hào)、性能等各參數(shù)相同且相對(duì)固定的攝像機(jī)同時(shí)拍攝同一場(chǎng)景，從而獲得圖像對(duì)，通過使用相關(guān)的視覺技術(shù)對(duì)圖像對(duì)相關(guān)計(jì)算，最終獲取場(chǎng)景的三維信息。
　　針對(duì)雙目

2、視覺領(lǐng)域的研究，本文主要集中在如下幾個(gè)方面:運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、攝像機(jī)標(biāo)定和三維測(cè)量技術(shù)等。其中著重于解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的陰影和跟蹤過程出現(xiàn)跟丟的問題，以及獲取目標(biāo)三維軌跡，本文研究的詳細(xì)內(nèi)容如下:
　　首先，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方面。詳細(xì)介紹了幾種常見的目標(biāo)檢測(cè)方法，通過對(duì)比其中的優(yōu)缺點(diǎn)并結(jié)合本文的實(shí)驗(yàn)效果，最終選擇了基于高斯背景模型的背景差分法進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能存在陰影及客觀環(huán)境光線強(qiáng)度變

3、化等問題都會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果。HSV顏色空間具有更符合人類視覺特性，以及當(dāng)目標(biāo)被遮擋情況下，亮度變化明顯，而色調(diào)和飽和度基本保持不變的特性，所以在HSV空間模型下解決陰影，然而背景差分法對(duì)光線也比較敏感，所以選擇反應(yīng)深度信息的、幾乎與光線變化無關(guān)的視差用以解決光線變化問題。
　　其次，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。詳細(xì)闡述了均值漂移和粒子濾波兩種跟蹤算法的基礎(chǔ)理論，其中，均值漂移算法計(jì)算量小，但當(dāng)目標(biāo)被遮擋時(shí)，很容易出現(xiàn)跟丟的現(xiàn)象;粒子濾波算法

4、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，然而具有計(jì)算量大的問題。針對(duì)均值漂移算法和粒子濾波算法的優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ)的關(guān)系，提出了融合粒子濾波的均值漂移跟蹤算法，通過實(shí)驗(yàn)證明，它改善了跟蹤效果的穩(wěn)健性和有效性，提高了跟蹤效率。
　　再次，對(duì)于接下來關(guān)于三維測(cè)量的研究，它需要用到攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。為此，關(guān)于攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)，分別介紹常用的坐標(biāo)系、攝像機(jī)模型以及介于傳統(tǒng)標(biāo)定和自標(biāo)定之間的張正友標(biāo)定方法等，同時(shí)利用MATLAB標(biāo)定工具箱分別對(duì)左、右攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定操作，以此求得