基于双目立体视觉的目标跟踪方法研究

摘要

运动目标的检测和跟踪是计算机视觉、智能人机交互等领域最重要的研究方向之一。传统的运动目标检测方法是基于单目视觉的方法,由于立体视觉可以灵活的获取景物的三维立体信息,因此相对单目视觉而言有着不可逾越的优势。本文将双目立体视觉技术运用到运动目标的检测与跟踪中,并对摄像机标定、立体匹配及视差深度图计算等方面做了研究和探讨。具体工作如下:
　　 1.深入研究了国内外几种常用的摄像机标定方法,在对传统摄像机标定方法进行分析后,利用Matlab标定工具箱对双目立体摄像机进行标定,并取得了理想的标定结果。
　　 2.基于双目立体视觉产品Bumblebee,对立体匹配及视差深度图的获取进行了研究。通过学习系统提供的两个软件开发包:Digiclops SDK和Triclops StereoVision SDK,利用双目立体摄像头对场景进行拍摄获取左、右图像对,并设置合适的匹配约束和校验的参数对立体图像对进行匹配运算,获得符合下一步需求的视差深度图。
　　 3.将双目立体视觉技术运用到目标检测中,对基于双目立体视觉的目标检测方法进行了深入研究。由于目标具有不同于背景的深度信息,反映在视差深度图中即有不同于背景的灰度值。因此,本文在获取视差深度图的基础上,利用视差图中灰度的变化提取并定位运动目标的具体位置,并取得了比较理想的目标检测结果。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 论文的研究意义

1.2 立体视觉研究概况

1.2.1 立体视觉的发展史

1.2.2 立体视觉的研究现状

1.2.3 立体视觉的关键技术

1.2.4 立体视觉的应用

1.3 论文研究内容与结构安排

第2章 双目立体视觉原理

2.1 人类视觉

2.2 双目立体成像原理

2.3 双目立体视觉系统

2.3.1 双目立体视觉系统组成

2.3.2 双目摄像头Bumblebee介绍

2.4 本章小结

第3章 摄像机标定

3.1 引言

3.2 摄像机成像模型

3.2.1 线性模型

3.2.2 非线性模型

3.3 摄像机标定方法

3.3.1 直接线性变换方法(DLT)

3.3.2 利用透视变换矩阵的摄像机标定方法

3.3.3 两步法标定算法

3.3.4 立体视觉标定方法

3.4 利用Matlab标定工具箱对摄像机参数进行标定

3.5 本章小结

第4章 立体匹配与视差深度图的计算

4.1 引言

4.2 立体匹配算法介绍

4.2.1 基于区域的匹配算法

4.2.2 基于特征的匹配算法

4.2.3 基于相位的匹配算法

4.3 视差深度图的获取

4.4 本章小结

第5章 基于视差深度图的目标检测与跟踪

5.1 引言

5.2 目标检测与提取

5.2.1 相邻帧差法

5.2.2 背景差法

5.2.3 光流法

5.3 基于视差深度图的目标检测及定位

5.3.1 视差图背景模型的建立

5.3.2 目标的提取与定位

5.3.3 实验结果及分析

5.4 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致谢