全方位视频展开和运动目标检测与跟踪方法的研究与实现

摘要

人类获取周边环境的信息主要是靠视觉感知的，大约占到人类获取信息总量的70％。与传统的视觉系统相比，全方位视觉技术是一门新兴的视觉感知技术，因其大视场的优势，已经被广泛应用于各种军事、航空以及民用设施中。本文主要对全方位视频展开过程中使用的插值算法以及目标检测、目标跟踪算法进行了研究，并实现了一个全方位视觉软件。
　　由于全方位图像有同心圆导致的变形问题，为了得到更符合人眼观察的图像和为后续的目标检测等工作做准备，需要将全方位图像还原展开。本文首先介绍了全方位视频柱面还原展开的方法，然后针对展开过程中使用的插值算法进行了分析，比较了传统的插值算法如最近邻和双线性插值法的展开性能，并提出了改进的基于查找表的局部插值方法，经过验证该插值方法可以满足系统实时展开的要求。
　　然后对常用的运动目标检测算法进行了研究，比较了光流法、帧间差分法和背景减除法的优缺点。然后对帧间差分法和混合高斯背景建模法的实验结果进行了比较，结合实际环境的复杂性，例如树叶摇动、水纹波动等和目标运动状况的复杂性，指出混合高斯背景建模法的目标检测效果要好于帧间差分法。
　　其次介绍了常用的目标跟踪算法:CamShift算法和Kalman滤波算法。CamShift算法是基于目标颜色的跟踪，当目标出现遮挡或目标周围出现相似颜色的物体干扰时，就会出现目标搜索框扩大、甚至是目标丢失的问题。Kalman滤波是一种最优估计方法，系统中的噪声能够引起误差，Kalman滤波可以根据预测和更新这两个过程的不断迭代，将系统中的误差降低到最小，从而得到最优的状态估计。为解决CamShift算法跟踪出现的问题，提出了将Kalman滤波和CamShift算法结合起来的方法，很好的实现了运动目标的跟踪。
　　最后，本文在Visual Studio2008平台上结合OpenCV函数库实现了一个全方位视频软件，该软件能够实现全方位视频的实时展开以及全方位视频中运动目标的检测、跟踪等功能。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 全方位视觉研究现状

1．2．2 运动目标检测研究现状

1．2．3 运动目标跟踪研究现状

1．3 论文的各章节安排

第2章 全方位视觉成像原理及展开方法

2．1 全方位视觉成像的特点

2．2 折反射式全方位视觉成像原理

2．2．1 折反射式全方位视觉概述

2．2．2 双曲面折反射镜成像原理

2．3 全方位图像柱面展开方法

2．3．1 展开方法分类

2．3．2 Hough变换圆检测的原理

2．3．3 Hough变换圆检测的实现过程

2．3．4 柱面还原展开

2．4 本章小结

第3章 全方位图像展开过程中的插值算法

3．1 图像展开中的像素损失和图像扭曲

3．2 传统的图像插值方法

3．2．1 最近邻插值

3．2．2 双线性插值

3．2．3 双三次插值

3．3 基于查找表的局部插值方法

3．4 实验结果与分析

3．5 本章小结

第4章 全方位视频运动目标检测方法研究

4．1 目标检测概述

4．1．1 光流法

4．1．2 帧间差分法

4．1．3 背景减除法

4．2 基于高斯模型的背景建模法

4．2．1 单高斯背景建模法

4．2．2 混合高斯背景建模法

4．3 实验结果分析

4．3．1 帧间差分与混合高斯背景建模实验结果

4．3．2 形态学和连通域处理

4．4 本章小结

第5章 全方位视频运动目标跟踪方法研究

5．1 图像的颜色空间

5．2 基于CamShift的目标跟踪方法

5．2．1 MeanShift算法原理

5．2．2 CamShift算法原理

5．2．3 实验结果与分析

5．3 Kalman滤波与CamShift算法结合的跟踪方法

5．3．1 Kalman滤波原理

5．3．2 基于Kalman滤波的目标跟踪

5．3．3 Kalman滤波与CamShift算法结合的方法

5．3．4 实验结果与分析

5．4 全方位视频目标检测与跟踪软件的实现

5．4．1 系统软硬件环境

5．4．2 软件界面及实现的功能

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢