基于雙目視覺的運動目標檢測與三維測量.pdf

1、計算機視覺是目前興起的一門具有發(fā)展?jié)摿Φ难芯繉W科，它是視覺測量技術的理論基礎，具有模擬生物視覺系統(tǒng)的功能，同時，它的功能超越生物視覺，可以獲取物體空間信息。雙目視覺是計算機視覺領域的一個重要分支，它是典型的模擬生物視覺系統(tǒng)，主要利用一臺攝像機經過移動或旋轉拍攝同一場景，或者使用兩臺型號、性能等各參數(shù)相同且相對固定的攝像機同時拍攝同一場景，從而獲得圖像對，通過使用相關的視覺技術對圖像對相關計算，最終獲取場景的三維信息。
　　針對雙目

2、視覺領域的研究，本文主要集中在如下幾個方面:運動目標檢測、運動目標跟蹤、攝像機標定和三維測量技術等。其中著重于解決運動目標檢測中的陰影和跟蹤過程出現(xiàn)跟丟的問題，以及獲取目標三維軌跡，本文研究的詳細內容如下:
　　首先，在運動目標的檢測方面。詳細介紹了幾種常見的目標檢測方法，通過對比其中的優(yōu)缺點并結合本文的實驗效果，最終選擇了基于高斯背景模型的背景差分法進行目標的檢測。但是，在實際應用中，由于運動目標可能存在陰影及客觀環(huán)境光線強度變

3、化等問題都會影響檢測結果。HSV顏色空間具有更符合人類視覺特性，以及當目標被遮擋情況下，亮度變化明顯，而色調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，然而背景差分法對光線也比較敏感，所以選擇反應深度信息的、幾乎與光線變化無關的視差用以解決光線變化問題。
　　其次，對運動目標進行跟蹤。詳細闡述了均值漂移和粒子濾波兩種跟蹤算法的基礎理論，其中，均值漂移算法計算量小，但當目標被遮擋時，很容易出現(xiàn)跟丟的現(xiàn)象;粒子濾波算法

4、實時性較強，然而具有計算量大的問題。針對均值漂移算法和粒子濾波算法的優(yōu)缺點互補的關系，提出了融合粒子濾波的均值漂移跟蹤算法，通過實驗證明，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，對于接下來關于三維測量的研究，它需要用到攝像機的內外參數(shù)。為此，關于攝像機標定技術，分別介紹常用的坐標系、攝像機模型以及介于傳統(tǒng)標定和自標定之間的張正友標定方法等，同時利用MATLAB標定工具箱分別對左、右攝像機進行標定操作，以此求得