微型飞行器中视觉跟踪系统的研究及应用

摘要

随着硬件技术的快速发展,动态图像的分析和理解成为研究的热点.航拍系统可以实现对地面目标的动态图像实时采集.它不仅可以为地面目标的运动分析及目标的场景分析提供可靠的数据来源,同时经过动态图像的处理和分析,也为目标的正确检测及识别提供了帮助.在工程应用中,也有一定的应用价值,可广泛应用于城市交通监控、市政建设、微型飞行器自动着陆导航及自动监视跟踪、机器人导航等.本文介绍了一种无人驾驶微型飞行器地面目标实时跟踪系统.该系统主要由装在微型飞行器上的摄像头和PC机组成.PC机上安装图像采集卡,将CCD采集的图像转换成数字图像供计算机处理.CCD将采集到的地面目标的图像传给PC机,经过动态图像的处理和分析,可得到跟踪目标的位置信息,通过伺服机构可以控制CCD的俯仰和旋转以及微型飞行器的飞行速度和方向,从而完成对地面目标的实时监控或微型飞行器的寻标着陆等任务.基于计算机视觉的目标跟踪的难点在于完成图像序列中帧与帧之间快速而且稳定的目标匹配.其中主要涉及到复杂场景中人工标志目标或非人工标志目标的检测、提取方法,以及在摄像机运动情况下,人工标志目标和非人工标志目标两种目标跟踪系统的实现等内容.本文在人工标志目标的检测和提取研究方面,借鉴已有的人工目标检测和提取算法的原理为基础,讨论了多个改进的人工标志目标的检测和提取算法.在介绍目标分割算法基本原理的基础上,讨论了动态迭代阈值分割算法;在介绍连通区域分析时,根据以前的种子填充算法原理,提出了改进的扫描线填充法;在提取候选区域轮廓基础上,提出了一种根据距离求解角点的新方法;针对传统的模板匹配算法,运算量大,实时性差的缺点,介绍了一种加速的模板匹配算法.在非人工标志目标检测和提取研究方面,以单目视觉理论为基础,提取序列图像对的角点作为特征点,介绍了用特征点匹配法进行序列图像配准,经过初始相关匹配、计算匹配强度、松弛迭代匹配等阶段,得到一组鲁棒的匹配点集,实现了相邻两帧图像之间的匹配,并给出了实验结果.在目标跟踪研究方面,根据跟踪目标的状态,论文注重讨论在摄像机运动情况下,系统的硬件结构、云台的控制方法、目标快速搜索算法以及跟踪系统的实现过程,最后给出系统的试验结果及分析.

目录

文摘

英文文摘

原创性声明和本论文使用授权说明

第一章绪论

1.1引言

1.1.1计算机视觉概念

1.1.2计算机视觉的发展历史

1.1.3计算机视觉研究的目标及内容

1.2目标检测识别系统概述

1.2.1目标识别技术发展历史

1.2.2目标识别技术分类

1.2.3目标识别系统框图

1.3目标跟踪系统概述

1.3.1目标跟踪分类

1.3.2目标跟踪的研究内容

1.3.3目标跟踪系统的构成

1.3.4目标跟踪系统的难点

1.4本文的主要内容概述

1.5本文的内容安排

第二章基于人工标志目标的检测和识别

2.1本章研究任务简介

2.2人工标志特征区域的设计

2.2.1基本二维矩阵码的设计

2.2.2扩展二维矩阵码的设计

2.3人工标志目标图像识别系统流程

2.4图像预处理

2.4.1图像预处理概述

2.4.2本文人工标志图像的预处理算法

2.5图像处理

2.5.1图像分割概述

2.5.2目标提取

2.6图像分析

2.6.1边缘检测

2.6.2人工标志区域角点提取

2.6.3透视变换

2.7人工标志特征区域识别

2.7.1图像匹配概述

2.7.2本文采用的模板匹配方法

2.8多人工标志目标检测、识别

2.8.1多人工标志目标的识别概述

2.8.2多人工标志目标的识别流程

2.9实验结果与讨论

第三章基于自然标志目标的检测与识别

3.1本章研究任务简介

3.2自然目标图像识别算法概述

3.2.1目标匹配特征基元选择

3.2.2特征基元提取

3.2.3特征点的匹配

3.3自然标志目标图像识别系统流程

3.4本文目标特征点提取算法介绍及结果分析

3.4.1算法原理

3.4.2算法分析

3.4.3算法优点

3.4.4试验结果及结论

3.5本文目标特征点匹配算法介绍及结果分析

3.5.1互相关匹配算法介绍及结果分析

3.5.2匹配强度

3.5.3松弛迭代匹配

3.5.4试验结果及结论

3.6目标物体识别软件界面及参数设置

3.6.1角点的提取

3.6.2角点的初次匹配

3.6.3角点的二次匹配

第四章目标识别跟踪系统的应用

4.1概述

4.1.1跟踪系统概述及意义

4.1.2跟踪系统工作过程

4.2系统构成

4.2.1系统的软硬件环境

4.2.2跟踪系统的框图：

4.3云台结构设计

4.4摄像机控制系统

4.4.1串行通信控件

4.4.2云台控制

4.5人工标志目标跟踪系统

4.5.1概述

4.5.2单帧图像中目标的检测与识别

4.5.3目标位置预测

4.5.4目标跟踪

4.6自然标志目标跟踪系统

4.6.1概述

4.6.2单帧图像中目标的检测与识别

4.6.3目标位置预测

4.6.4目标跟踪

4.7试验结果与分析

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

作者在硕士期间发表的论文

致谢

论文说明