基于雙目視覺的運(yùn)動物體檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、基于雙目視覺的目標(biāo)檢測方法是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。與單目視覺相比，雙目視覺具有還原真實(shí)場景三維信息、反映目標(biāo)遠(yuǎn)近差異程度等優(yōu)勢，故可廣泛應(yīng)用于攝影測量、機(jī)器人、智能監(jiān)控等各類視覺系統(tǒng)中，具有重要的理論研究價(jià)值和實(shí)踐應(yīng)用意義。
　　本文首先介紹了與雙目視覺技術(shù)相關(guān)的攝像機(jī)標(biāo)定，特征提取與匹配，運(yùn)動物體檢測等關(guān)鍵技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，并重點(diǎn)論述了單目及雙目視覺目標(biāo)檢測的常用方法。對目標(biāo)識別應(yīng)用中所涉及到的圖像特征

2、分類，特征提取，圖像分割等現(xiàn)有的基本理論方法進(jìn)行了比較分析。論述了雙目視覺的基本工作原理和實(shí)現(xiàn)步驟。對常用的攝像機(jī)標(biāo)定方法給予了分類介紹，包括攝像機(jī)成像的原理及模型，標(biāo)定方法，參數(shù)調(diào)整等。提出了一種高精度攝像機(jī)標(biāo)定方法，首先對每一幅圖像的網(wǎng)格角點(diǎn)進(jìn)行提取，進(jìn)而利用下降梯度最小化重投影誤差計(jì)算內(nèi)外校準(zhǔn)參數(shù)，并對鏡頭失真系數(shù)進(jìn)行了調(diào)整?；趩文恳曈X，提出了一種具有記憶功能的實(shí)時(shí)自適應(yīng)背景模板庫更新和建立算法。首先初始化并更新模版庫，采用稀疏

3、矩陣和全矩陣相結(jié)合的方法檢測目標(biāo)，通過自適應(yīng)方法判斷及提取待定目標(biāo)?；陔p目視覺，首先計(jì)算出左右兩個(gè)攝像頭所采集的序列圖像的視差圖，并對所獲得的視差圖進(jìn)行精確匹配。將視差圖劃分為多個(gè)子圖像并進(jìn)行最大連通區(qū)域標(biāo)記，利用雙向差分相乘法對視差圖進(jìn)行處理以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。根據(jù)前景圖像中所包含的景深信息，采用分層定位法對視頻圖像中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行識別與跟蹤。
　　采用Matlab軟件工具，對所提出的算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：