基于雙目立體視覺的目標跟蹤算法研究.pdf

1、視覺是人類獲取外界信息的最重要途徑之一，雙目立體視覺可以直接模仿人眼與人類視覺的立體感知過程，是計算機視覺研究的核心課題之一。近年來，隨著微處理器件和集成電子技術飛速發(fā)展，雙目立體視覺技術基本可以滿足實時性要求，并再次成為學者們研究的熱點。運動目標檢測與跟蹤在軍用和民用許多相關領域有著廣泛的應用，因此本課題具有重要的理論意義和較高的實用價值。 本文以Marr視覺計算理論為基礎對立體視覺的基本理論及算法進行了研究，包括角點特征檢測

2、、攝像機標定和立體匹配，又將立體視覺原理應用到目標跟蹤領域中，實現(xiàn)了單目視覺系統(tǒng)難以實現(xiàn)的功能。本文主要內容有以下四部分： 首先，介紹了角點的定義及其檢測算法分類。對Harris角點檢測算法和SUSAN角點檢測算法進行了深入研究，并對前者進行了改進，引用二次曲線擬合算法得到了亞像素級的角點坐標。最后，分析總結了兩種算法的特點并編程實現(xiàn)。通過實驗證明了改進的Harris算法對于“L”型角點的檢測效果要好一些，更適合本文需要。

3、 對兩種攝像機標定方法進行了比較。首先，建立了攝像機成像模型，深入地研究了傳統(tǒng)標定方法中Zhang的平面標定方法和Tsai的兩步標定法。制作方格標定板，用萬能工具顯微鏡精確測定了角點坐標，以及檢測角點的圖像坐標，最后采用這兩種方法對敏通攝像機MTV-2346CA進行標定，求取所有的內、外參數(shù)。實驗證明Zhang的平面標定方法適合本文應用，并用再投影誤差實驗驗證了該算法結果的準確性。 圖像對的立體匹配研究，主要對區(qū)域相關算法進行