基于雙目視覺的運動物體檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、基于雙目視覺的目標檢測方法是當前計算機視覺研究領域的熱點問題。與單目視覺相比，雙目視覺具有還原真實場景三維信息、反映目標遠近差異程度等優(yōu)勢，故可廣泛應用于攝影測量、機器人、智能監(jiān)控等各類視覺系統(tǒng)中，具有重要的理論研究價值和實踐應用意義。
　　本文首先介紹了與雙目視覺技術(shù)相關(guān)的攝像機標定，特征提取與匹配，運動物體檢測等關(guān)鍵技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，并重點論述了單目及雙目視覺目標檢測的常用方法。對目標識別應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行了比較分析。論述了雙目視覺的基本工作原理和實現(xiàn)步驟。對常用的攝像機標定方法給予了分類介紹，包括攝像機成像的原理及模型，標定方法，參數(shù)調(diào)整等。提出了一種高精度攝像機標定方法，首先對每一幅圖像的網(wǎng)格角點進行提取，進而利用下降梯度最小化重投影誤差計算內(nèi)外校準參數(shù)，并對鏡頭失真系數(shù)進行了調(diào)整。基于單目視覺，提出了一種具有記憶功能的實時自適應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，通過自適應方法判斷及提取待定目標?；陔p目視覺，首先計算出左右兩個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行精確匹配。將視差圖劃分為多個子圖像并進行最大連通區(qū)域標記，利用雙向差分相乘法對視差圖進行處理以實現(xiàn)目標檢測。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動目標進行識別與跟蹤。
　　采用Matlab軟件工具，對所提出的算法進行了仿真實驗研究。實驗結(jié)果表明：