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文檔簡介
1、隨著人們生活水平的提高,汽車保有量也在逐年增加。每年由于交通事故造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失也在大幅度的增加。汽車的安全性能越來越受到關(guān)注,行車安全問題也越來越受到重視。相應(yīng)地,關(guān)于行車安全的新技術(shù)也是層出不窮。車載后視系統(tǒng)通過圖像方式顯示車尾周圍的環(huán)境情況來擴(kuò)大駕駛者的視野,并增加駕駛的安全系數(shù),是輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分。
魚眼鏡頭有視角大的優(yōu)點(diǎn),很適合作為監(jiān)控的鏡頭。普通鏡頭不具備魚眼鏡頭的廣視角,但魚眼圖像變形較大,在使
2、用前必須要先進(jìn)行校正。傳統(tǒng)的后視監(jiān)控系統(tǒng)都是被動監(jiān)控,僅僅是圖像采集,不能夠主動發(fā)現(xiàn)異常目標(biāo)和報(bào)警。為了滿足車載后視監(jiān)控的智能要求,本課題利用車載的魚眼鏡頭,以圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ),對倒車后視系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究,實(shí)現(xiàn)倒車過程中運(yùn)動目標(biāo)的檢測。
本文主要工作和成果如下:
1、分析了魚眼鏡頭的特點(diǎn)以及車載視頻監(jiān)控的發(fā)展,說明魚眼鏡頭應(yīng)用在車載后視系統(tǒng)的合理性和有效性。
2、描述了魚眼鏡頭的成像原理
3、及成像模型,實(shí)現(xiàn)了將普通魚眼圖像和180°魚眼圖像校正成為正常圖像的算法流程。然后,提出一種適應(yīng)于大畸變棋盤格角點(diǎn)自動檢測算法,使校正過程實(shí)現(xiàn)了自動化,并且顯著提高了角點(diǎn)的檢測精度,進(jìn)而提高了魚眼圖像的校正效果。
3、建立了背景減除算法模型,針對ViBe算法的不足,提出了一種結(jié)合前景點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的改進(jìn)ViBe算法,修正了前景點(diǎn)不能更新背景模型的缺陷。利用改進(jìn)后的算法并結(jié)合形態(tài)學(xué)處理和形狀查找,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測。并且在性
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