基于紅外LED的實時視覺跟蹤若干關鍵技術研究.pdf

1、視覺跟蹤是虛擬現(xiàn)實、人機交互、視覺監(jiān)控等領域內的關鍵技術，具有巨大的應用前景。由于存在遮擋、圖像處理復雜等特點，視覺跟蹤的實時性一直難以提高，實時性是目前視覺跟蹤技術研究的重點。采用基于紅外LED人工標志點可以最大程度減小背景變化對于特征識別的影響，且由于紅外目標特征明顯，易于識別，在實時視覺跟蹤上有非常高的研究價值。本論文研究了基于紅外LED標志點的實時視覺跟蹤若干關鍵技術。 基于輪廓提取、區(qū)域分割、柱狀圖的三種思想，找到了三

2、種適合該種方式的視覺跟蹤的特征提取方法，并且對于這三種方法進行比較分析，綜合考慮穩(wěn)定性、耗時、精度等因素，確立基于輪廓提取的特征識別為最優(yōu)。研究了基于卡爾曼濾波的運動預測在該類跟蹤中的應用，分析了卡爾曼濾波對于提高視覺跟蹤實時性的作用，并且從分析圖像坐標系下和世界坐標系下兩種方式卡爾曼濾波的特點，確定適合于基于紅外LED視覺跟蹤的方式為世界坐標系下的濾波方式。分析了如何將多相機的特征點信息合成紅外LED標志點的世界坐標信息，利用極線約束

3、和預測信息提取合成單個標志點的世界坐標，然后利用空間相互位置約束關系進行多標志的模型匹配。利用簡單的設備搭建了實驗平臺，研發(fā)了原型軟件系統(tǒng)，對于原型系統(tǒng)的高實時性和強魯棒性進行了分析，驗證了研究思路。 紅外特征明顯、背景變化的影響小，使得快速特征提取非常方便。卡爾曼運動濾波預測有效減小了特征提取的搜索區(qū)域，使得特征提取更為快速，預測結果還可以用于在跟蹤失敗時代替測量數(shù)據(jù)，提高魯棒性。在合成標志點的世界坐標，基于多種約束關系，增加