基于可見光和紅外熱像儀的雙目視覺運動目標(biāo)跟蹤.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)水平的提高，迅速形成了各類生活社區(qū)、交通運輸網(wǎng)、車站和碼頭等組成的視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。為確保系統(tǒng)安全和運行效益，滿足人們的宜居要求，國內(nèi)外都在積極地開展面向復(fù)雜運動目標(biāo)的檢測、跟蹤和行為判斷等技術(shù)的研究，以期形成高度智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。而立體視覺的監(jiān)控技術(shù)又是其中的核心和熱點技術(shù)。
　　現(xiàn)有的立體視覺監(jiān)控技術(shù)的研究主要是利用同源傳感器，即用可見光攝像機(jī)實現(xiàn)立體視覺。雖然可以減少光線變化和陰影的影響，

2、但算法實現(xiàn)相對復(fù)雜;而且在低能見度的復(fù)雜環(huán)境下，僅依靠可見光視覺系統(tǒng)實現(xiàn)運動目標(biāo)的檢測和跟蹤有一定的難度。此外，還有學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)在試探將多元視覺傳感器運用于視覺監(jiān)控中，即可見光和-熱紅外視頻運動目標(biāo)融合檢測。然而，卻沒有充分利用雙目立體視覺能夠獲得三維信息的優(yōu)勢，未能夠獲取空間目標(biāo)三維信息。結(jié)合紅外熱像儀和可見光攝像機(jī)組成立體監(jiān)控系統(tǒng)，充分利用可見光系統(tǒng)提供的灰度信息，和紅外熱像儀提供的溫度信息，提取目標(biāo)的運動信息以及三維空間信息，對

3、復(fù)雜環(huán)境下全天候的目標(biāo)連續(xù)跟蹤實現(xiàn)信息互補(bǔ)是非常有意義的。基于此，本文開展了利用紅外熱像儀和可見光攝像機(jī)組成的異源雙目立體系統(tǒng)，實現(xiàn)運動目標(biāo)檢測和跟蹤的研究，主要內(nèi)容及取得的研究成果總結(jié)如下:
　　(1)明確提出現(xiàn)有基于四象限分割思想的二維圖像分割理論的不足，并經(jīng)過系統(tǒng)性測試實驗的驗證。在此基礎(chǔ)上，提出了基于閾值線的二維閾值圖像分割技術(shù)方法。并以二維熵閾值分割方法為例，給出了一種分步驟二維熵閾值線的確定方法，即在被劃分為邊緣和噪聲

4、的象限中尋找第二個閾值點，進(jìn)一步明確邊緣和噪聲的屬性。本文方法不儀充實了二維圖像分割理論，解決了傳統(tǒng)算法中因忽略大量有效信息而導(dǎo)致的分割失敗的問題，也具有較好的操作性。系統(tǒng)性的實驗證明了該方法可以大大改善圖像的分割結(jié)果。
　　(2)對于二維直方圖像素分布嚴(yán)重不均的圖像，即使不忽略邊緣和噪聲象限中的像素信息，傳統(tǒng)的四象限法仍然無法得到理想的分割結(jié)果。為此，本文提出了一種基于二維直方圖質(zhì)心的圖像閾值分割方法。不僅利用了各個質(zhì)點的質(zhì)量，

5、也充分考慮了各質(zhì)點的位置信息，有效改善了分割結(jié)果。尤其是對于二維直方圖中目標(biāo)和背景的灰度分布差異極小的圖像，本文方法可以得到更加理想的分割結(jié)果。
　　(3)結(jié)合幀間差和背景差實現(xiàn)了運動目標(biāo)檢測的方法可以充分利用兩種方法的優(yōu)勢，彌補(bǔ)了單一使用幀間差法或背景差法的不足。在此目標(biāo)提取結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用角點信息完成了運動目標(biāo)前后幀的匹配，提高了單目視覺下圖像運動跟蹤的精度。
　　(4)考慮到異源圖像視差匹配的特殊性，結(jié)合異源圖像信息

6、互補(bǔ)的特點，提出了一種基于目標(biāo)區(qū)域的匹配方法。該方法融合了歸一化轉(zhuǎn)動慣量和歸一化互相關(guān)特征，不僅避免了紅外熱圖像和可見光圖像成像機(jī)理不同帶來的灰度差異缺點，也可以充分考慮到像素間的空間位置關(guān)系。此外，該方法利用紅外熱圖像的視差匹配結(jié)果在可見光圖像中提取的目標(biāo)區(qū)域不易受拖影以及背景光線的影響的特性，大大改善了可見光圖像中的目標(biāo)提取結(jié)果。即使無法同時從可見光圖像和紅外熱圖像中提取出理想的前景目標(biāo)，本文方法也能實現(xiàn)匹配。實際測試實驗結(jié)果證明了

7、方法的有效性。
　　(5)設(shè)計了一種以云臺旋轉(zhuǎn)中心為基準(zhǔn)點的空間點三維重建模型。在分析紅外熱像儀特性的基礎(chǔ)上，根據(jù)立體監(jiān)控實用性要求和雙目立體視覺原理，以不考慮畸變的針孔模型為依據(jù)，實現(xiàn)了空間點的三維重建。同時，針對雙目系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定復(fù)雜的問題，給出了適合本文模型的簡化參數(shù)標(biāo)定方法，最多需要四個參考點，利用兩個攝像機(jī)同時拍攝一幅圖片即可完成所需參數(shù)的標(biāo)定。實驗證明，利用已標(biāo)定的雙目系統(tǒng)，在不同的場景，即使兩臺云臺的相對位置發(fā)生旋轉(zhuǎn)變