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文檔簡介
1、全景視覺自從被人們研究以來,便在計算機視覺領(lǐng)域有了長足的發(fā)展;而運動目標的檢測和跟蹤也是計算機視覺領(lǐng)域非?;钴S的一個課題。這兩項技術(shù)都在智能機器人和智能化武器中有廣泛的應(yīng)用,這兩項技術(shù)的結(jié)合更能為其應(yīng)用提供更加廣泛的應(yīng)用前景。 本文主要研究基于折反射全景視覺的運動目標檢測與跟蹤,并針對不同運動檢測和目標跟蹤算法在全景中的應(yīng)用提出了改進算法。 首先研究了全景視覺的成像原理,為了克服全景圖像畸變對目標檢測和跟蹤的影響,從幾何
2、原理出發(fā)對全景圖像進行柱面解算,這種方法可以獲得360度的圖像:為了對局部進行重點監(jiān)控,研究了基于坐標變換的透視解算算法。 對常用的運動目標檢測算法進行了研究。幀間差分算法操作簡單,速度較快,可以滿足實時性的要求,但對背景要求較高,對光線、天氣等光照條件的變化非常敏感。然后介紹了光流法的理論,但光流計算復(fù)雜,不能滿足實時性要求。并用幀間差分算法對全景圖像柱面展開中的運動目標進行了檢測。 基于相關(guān)的跟蹤算法在運動目標跟蹤上
3、一直應(yīng)用廣泛。普通模板匹配算法運算速度慢,對模板變化敏感,不適合實時跟蹤。于是發(fā)展出了SSDA算法,提高了運算速度,并在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上提出了改進?;贛CD距離的模板更新解決了模板固定的問題。并將模板匹配和SSDA應(yīng)用于全景圖像柱面解算的目標跟蹤。 Mean-Shift 算法是基于顏色的目標跟蹤算法。此算法計算量小,又要能適應(yīng)目標和背景的復(fù)雜變化,不僅能滿足實時性的要求,而且跟蹤效率高。且針對其在目標與背景顏色相近或有相近顏色
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