基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度信息提取方法研究.pdf

1、基于立體視覺的深度感知技術(shù)，工作原理是獲得場景中不同位置圖像中的映射點(diǎn)所對應(yīng)的視差關(guān)系，結(jié)合相機(jī)標(biāo)定參數(shù)獲得該空間點(diǎn)的深度信息。深度感知技術(shù)作為一種智能視覺測量技術(shù)，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺的研究熱點(diǎn)。經(jīng)過幾十年的研究與發(fā)展，立體視覺、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、三維信息測量和三維表面重建技術(shù)，已成功應(yīng)用于工業(yè)界，市面上已有許多成型的產(chǎn)品。本文使用立體視覺的深度信息測量方法，借助廉價(jià)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的深度信息提取系統(tǒng)。論文的主要研究工作如下：

2、　　1、介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的獲取方法，并整合了一種運(yùn)動(dòng)前景分割算法：首先使用混合高斯模型檢測出初始運(yùn)動(dòng)（前景）目標(biāo)，然后整合了基于紋理特征與色度特征的陰影檢測策略，檢測并去除前景中的陰影像素點(diǎn)，得到準(zhǔn)確的前景目標(biāo)，最后結(jié)合跟蹤算法確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整信息。
　　2、介紹了立體視覺的基本理論，包括相機(jī)成像模型及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系、立體視覺的深度信息恢復(fù)模型、對極幾何原理以及立體匹配中的基本約束關(guān)系。研究并實(shí)現(xiàn)了雙目相機(jī)參數(shù)標(biāo)定算法，包括單

3、目相機(jī)參數(shù)標(biāo)定（求解相機(jī)內(nèi)參數(shù)）、立體相機(jī)參數(shù)標(biāo)定（求解相機(jī)外參數(shù)）和立體圖像校正。
　　3、研究了一種基于多特征融合與代價(jià)修正的視差計(jì)算方法，并研究了基于置信度策略的視差優(yōu)化方法。計(jì)算匹配代價(jià)：本文采用兩階段求解策略計(jì)算初始代價(jià)體：首先組合多種特征計(jì)算初始匹配代價(jià)，通過加權(quán)融合方式計(jì)算得到初始代價(jià)體；然后使用特征點(diǎn)代價(jià)來修正初始代價(jià)體，提高計(jì)算精度。初始視差計(jì)算：基于物體邊緣特征和像素灰度特征，使用貪婪算法構(gòu)建穩(wěn)定的最小權(quán)重生成

4、樹結(jié)構(gòu)，進(jìn)行匹配代價(jià)聚合優(yōu)化以求取像素點(diǎn)初始視差。視差優(yōu)化：基于最小生成樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行置信度聚合與傳播來修正錯(cuò)誤的視差，得到精確的視差值。
　　4、介紹了多尺度策略與傾斜面優(yōu)化匹配算法，研究了一種基于平面參數(shù)估計(jì)與多尺度的立體匹配方法。通過構(gòu)建視差平面參數(shù)模型與初始化，使用多尺度策略計(jì)算匹配代價(jià)，利用隨機(jī)搜索算法優(yōu)化視差模型參數(shù)，得到像素點(diǎn)最優(yōu)視差。
　　5、研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度提取方法，設(shè)計(jì)了基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度信息提取技