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文檔簡介
1、利用雙目視覺技術(shù)對視頻處理是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的前沿研究課題,在軍用和民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文基于雙目視覺以完成運(yùn)動背景下目標(biāo)檢測為主要目的,研究了雙目視覺下的立體匹配、全局運(yùn)動估計(jì)以及運(yùn)動背景下目標(biāo)檢測三方面的內(nèi)容。 本文深入研究了馬爾科夫隨機(jī)場(MRF)模型的立體匹配。在構(gòu)建MRF全局能量函數(shù)時,建立了融合灰度和梯度特征的數(shù)據(jù)項(xiàng)。利用改進(jìn)的置信度傳播算法得到視差圖,經(jīng)過MRF因果系統(tǒng)進(jìn)行校正。實(shí)驗(yàn)表明該方法提高了立體匹配
2、的正確率。 全局運(yùn)動估計(jì)是運(yùn)動背景下目標(biāo)檢測的關(guān)鍵步驟。本文提出了一種基于特征點(diǎn)結(jié)合最小平方中值(LMedS)和最小二乘法(LS)的全局運(yùn)動估計(jì)算法。首先建立攝像機(jī)運(yùn)動模型,然后使用最小核值相似區(qū)(SUSAN)算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取,利用帶權(quán)值的圓形匹配模板,結(jié)合灰度和SUSAN初始響應(yīng)值相似性測度的算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,最后結(jié)合LMedS和LS估計(jì)全局運(yùn)動的參數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明了該算法的有效性。 在目標(biāo)檢測研究方面,基于雙目視覺靜
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