基于雙目視覺的物體運(yùn)動(dòng)軌跡研究.pdf

1、雙目立體視覺是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它是使用兩個(gè)攝像頭采集立體圖像對，然后根據(jù)其中包含的幾何關(guān)系恢復(fù)出場景的三維信息，該技術(shù)不管是在軍事、工業(yè)，還是民生等領(lǐng)域都有著越來越廣泛的應(yīng)用。本文基于雙目視覺技術(shù)對物體的運(yùn)動(dòng)軌跡展開研究，主要包括了攝像機(jī)的標(biāo)定、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤、立體匹配、運(yùn)動(dòng)物體三維軌跡生成等方面，其中著重研究了運(yùn)動(dòng)物體的檢測與跟蹤、立體匹配算法。本文詳細(xì)內(nèi)容如下:
　　首先，在攝像機(jī)標(biāo)定方面，詳細(xì)討論了攝像機(jī)

2、標(biāo)定方法的分類及幾種常用的坐標(biāo)系，分析了攝像機(jī)的線性與非線性模型。詳細(xì)闡述了用于本文攝像機(jī)標(biāo)定的介于傳統(tǒng)標(biāo)定與自標(biāo)定之間的張正友棋盤標(biāo)定法，并利用Matlab標(biāo)定工具箱完成攝像機(jī)的標(biāo)定，獲得相應(yīng)的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)，為后面求取三維坐標(biāo)奠定基礎(chǔ)。
　　其次，在運(yùn)動(dòng)物體的檢測與跟蹤方面，詳細(xì)介紹了背景差分法的基本原理和幾種常用的背景建模方法，并通過實(shí)驗(yàn)對幾種方法進(jìn)行了對比分析，最終選擇基于統(tǒng)計(jì)平均的背景建模方法用于本文。深入研究了CamS

3、hift跟蹤算法，比較了該算法的優(yōu)劣，針對其需手動(dòng)選擇跟蹤目標(biāo)以及目標(biāo)顏色與背景色相似時(shí)易跟丟的問題，本文將基于統(tǒng)計(jì)平均背景建模的背景差分法融入到CamShift算法中，通過實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后的算法能夠改善傳統(tǒng)CamShift算法存在的一些缺陷。
　　然后，在對兩個(gè)攝像機(jī)同時(shí)跟蹤到的目標(biāo)物體進(jìn)行立體匹配方面，結(jié)合本文實(shí)際研究，以物體質(zhì)心點(diǎn)作為特征點(diǎn)，省去了常規(guī)復(fù)雜的特征提取環(huán)節(jié)。但是，如果直接將提取到的質(zhì)心點(diǎn)作為匹配點(diǎn)，會(huì)因噪聲產(chǎn)生很

4、多的誤匹配，對于此，本文提出了將輪廓匹配與質(zhì)心匹配相結(jié)合的方法，用輪廓來進(jìn)行約束。通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法具有有效性，能剔除較多的誤匹配點(diǎn)。
　　最后，結(jié)合得到的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)與相匹配的左右質(zhì)心像素坐標(biāo)點(diǎn)，利用最小二乘法求出質(zhì)心三維坐標(biāo)，并且仿真出物體運(yùn)動(dòng)過程中的空間三維軌跡。為了驗(yàn)證系統(tǒng)的精確性，采集了不同距離下的棋盤格圖像，將棋盤格上已知的角點(diǎn)距離與實(shí)驗(yàn)距離相比較以判斷誤差，實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)在一定距離范圍內(nèi)，精度較高，具有一定的實(shí)用