基于可見光和紅外熱像儀的雙目視覺運動目標跟蹤.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，科學技術水平的提高，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。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雜運動目標的檢測、跟蹤和行為判斷等技術的研究，以期形成高度智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡。而立體視覺的監(jiān)控技術又是其中的核心和熱點技術。
　　現(xiàn)有的立體視覺監(jiān)控技術的研究主要是利用同源傳感器，即用可見光攝像機實現(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)相對復雜;而且在低能見度的復雜環(huán)境下，僅依靠可見光視覺系統(tǒng)實現(xiàn)運動目標的檢測和跟蹤有一定的難度。此外，還有學者和研究機構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三維信息。結合紅外熱像儀和可見光攝像機組成立體監(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，提取目標的運動信息以及三維空間信息，對

3、復雜環(huán)境下全天候的目標連續(xù)跟蹤實現(xiàn)信息互補是非常有意義的?；诖耍疚拈_展了利用紅外熱像儀和可見光攝像機組成的異源雙目立體系統(tǒng)，實現(xiàn)運動目標檢測和跟蹤的研究，主要內(nèi)容及取得的研究成果總結如下:
　　(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。在此基礎上，提出了基于閾值線的二維閾值圖像分割技術方法。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果。
　　(2)對于二維直方圖像素分布嚴重不均的圖像，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，有效改善了分割結果。尤其是對于二維直方圖中目標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果。
　　(3)結合幀間差和背景差實現(xiàn)了運動目標檢測的方法可以充分利用兩種方法的優(yōu)勢，彌補了單一使用幀間差法或背景差法的不足。在此目標提取結果的基礎上，利用角點信息完成了運動目標前后幀的匹配，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，結合異源圖像信息

6、互補的特點，提出了一種基于目標區(qū)域的匹配方法。該方法融合了歸一化轉動慣量和歸一化互相關特征，不僅避免了紅外熱圖像和可見光圖像成像機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系。此外，該方法利用紅外熱圖像的視差匹配結果在可見光圖像中提取的目標區(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提取結果。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，本文方法也能實現(xiàn)匹配。實際測試實驗結果證明了

7、方法的有效性。
　　(5)設計了一種以云臺旋轉中心為基準點的空間點三維重建模型。在分析紅外熱像儀特性的基礎上，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)標定復雜的問題，給出了適合本文模型的簡化參數(shù)標定方法，最多需要四個參考點，利用兩個攝像機同時拍攝一幅圖片即可完成所需參數(shù)的標定。實驗證明，利用已標定的雙目系統(tǒng)，在不同的場景，即使兩臺云臺的相對位置發(fā)生旋轉變