【摘要】：雙目立體視覺采用不同位置的兩臺攝像機,模擬人類眼睛來獲取圖像對,從中提取有用信息,從而獲得三維空間場景中目標(biāo)的三維信息,簡便可靠,具有相當(dāng)廣闊的應(yīng)用前景。目前廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,包括工業(yè)上精密工件測量、工件缺陷檢測、視頻序列中的運動目標(biāo)識別、現(xiàn)實三維場景重建、智能機器人導(dǎo)航等。論文利用雙目立體視覺技術(shù)的優(yōu)勢,嘗試將其與運動目標(biāo)的檢測與跟蹤相結(jié)合,實現(xiàn)目標(biāo)實時準(zhǔn)確的檢測與跟蹤,克服常見目標(biāo)檢測與跟蹤中的易受光線、陰影、遮擋等問題。本文重點研究內(nèi)容包括:攝像機標(biāo)定、立體匹配、基于雙目視覺的目標(biāo)檢測和運動目標(biāo)跟蹤。在攝像機標(biāo)定中,首先研究了攝像機標(biāo)定所需的四個坐標(biāo)系及相互之間的對應(yīng)關(guān)系、攝像機針孔模型和非線性模型的成像原理,詳細(xì)研究了攝像機標(biāo)定方法的分類及常用的標(biāo)定法:Tsai兩步法、張正友平面模板標(biāo)定法。實驗中采用張正友標(biāo)定法,獲取到了較好精度的攝像機內(nèi)外參數(shù),并進(jìn)行畸變校正。在圖像立體匹配中,研究了立體匹配方法的分類,詳細(xì)介紹了各立體匹配算法的特點,針對特征匹配算法和區(qū)域相關(guān)匹配算法存在的問題,提出了一種基于控制點約束及區(qū)域相關(guān)的立體匹配算法,能有效提高匹配率和匹配速度,得到稠密視差圖。在目標(biāo)檢測中,采用Mean Shift算法聚類處理和基于Otsu分割法來進(jìn)行運動目標(biāo)檢測,針對類圓出現(xiàn)的誤檢測問題,設(shè)計了一種簡單易行的改進(jìn)的目標(biāo)檢測方法。在目標(biāo)跟蹤階段,分析了Cam Shift算法易出現(xiàn)跟蹤失敗的根本原因,在采用雙目立體視覺技術(shù)檢測出運動目標(biāo)的基礎(chǔ)之上,采用CamShift算法先對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤處理,然后引入了Kalman濾波進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測和位置矯正。該算法能夠克服環(huán)境光線變化以及具有相似顏色的運動目標(biāo)遮擋問題,提高了跟蹤的準(zhǔn)確性與魯棒性。
【圖文】：

攝像機坐標(biāo)系、世界坐標(biāo)系

徑向排列約束此方法只需要一些共面的特征點就可以解出攝像機大部分的內(nèi)外
【學(xué)位授予單位】：武漢工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2526638