基于魚眼鏡頭的倒車后視系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著人們生活水平的提高，汽車保有量也在逐年增加。每年由于交通事故造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失也在大幅度的增加。汽車的安全性能越來越受到關注，行車安全問題也越來越受到重視。相應地，關于行車安全的新技術也是層出不窮。車載后視系統(tǒng)通過圖像方式顯示車尾周圍的環(huán)境情況來擴大駕駛者的視野，并增加駕駛的安全系數(shù)，是輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分。
　　魚眼鏡頭有視角大的優(yōu)點，很適合作為監(jiān)控的鏡頭。普通鏡頭不具備魚眼鏡頭的廣視角，但魚眼圖像變形較大，在使

2、用前必須要先進行校正。傳統(tǒng)的后視監(jiān)控系統(tǒng)都是被動監(jiān)控，僅僅是圖像采集，不能夠主動發(fā)現(xiàn)異常目標和報警。為了滿足車載后視監(jiān)控的智能要求，本課題利用車載的魚眼鏡頭，以圖像處理、計算機視覺等技術為基礎，對倒車后視系統(tǒng)進行了深入的研究，實現(xiàn)倒車過程中運動目標的檢測。
　　本文主要工作和成果如下：
　　1、分析了魚眼鏡頭的特點以及車載視頻監(jiān)控的發(fā)展，說明魚眼鏡頭應用在車載后視系統(tǒng)的合理性和有效性。
　　2、描述了魚眼鏡頭的成像原理

3、及成像模型，實現(xiàn)了將普通魚眼圖像和180°魚眼圖像校正成為正常圖像的算法流程。然后，提出一種適應于大畸變棋盤格角點自動檢測算法，使校正過程實現(xiàn)了自動化，并且顯著提高了角點的檢測精度，進而提高了魚眼圖像的校正效果。
　　3、建立了背景減除算法模型，針對ViBe算法的不足，提出了一種結合前景點統(tǒng)計的改進ViBe算法，修正了前景點不能更新背景模型的缺陷。利用改進后的算法并結合形態(tài)學處理和形狀查找，實現(xiàn)了復雜背景下的運動目標檢測。并且在性