雙目立體視覺作為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱門,不僅可以識別定位目標(biāo)物體,還能夠獲得目標(biāo)物體的深度信息�；陔p目視覺的深度估計在機器人自主導(dǎo)航避障、自動駕駛、三維重建及虛擬現(xiàn)實等工業(yè)領(lǐng)域有著廣闊的前景和應(yīng)用價值。隨著目標(biāo)檢測與視覺測距等技術(shù)的日益成熟以及應(yīng)用環(huán)境的日漸復(fù)雜,單一對靜態(tài)目標(biāo)的雙目測距或非深度的目標(biāo)檢測已經(jīng)無法滿足人們的需求。本文將目標(biāo)追蹤和雙目立體視覺相結(jié)合,實現(xiàn)對運動目標(biāo)的實時測距。具體內(nèi)容如下:針對運動物體實時測距中對象不穩(wěn)定問題,在雙目測距過程中,利用核相關(guān)濾波(KCF)追蹤算法對實時捕獲的每一幀圖像中感興趣區(qū)域(ROI)直接進行追蹤,實現(xiàn)連續(xù)目標(biāo)區(qū)域的快速、準(zhǔn)確獲取;為保證雙目測距實時性,本文設(shè)計了一種基于目標(biāo)追蹤的ROI提取方法,利用追蹤結(jié)果對同步的左右圖像幀進行同一位置同一尺寸的區(qū)域截取,將提取出的圖像對進行匹配,減少了匹配計算量。實驗結(jié)果表明,該方法在320*240分辨率雙目攝像頭視頻采集情況下,可將測距速度提升至0.142秒每幀。針對雙目攝像頭實時測距過程中由于匹配誤差導(dǎo)致的測量精度問題,本文結(jié)合基于線性插值的匹配代價計算和基于多方向一維動態(tài)規(guī)劃的代價聚合,提出...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

圖1.1攝像頭實物圖

圖2.1針孔成像模型

圖2.2攝像機成像幾何模型

圖2.3理想雙目立體視覺測距模型

本文編號：3883603