基于鱼眼图像的虚拟漫游及运动目标检测算法研究

论文摘要

鱼眼镜头的视角很广,可以达到180°甚至220°。鱼眼镜头出现以后,它的应用越发广泛,而虚拟漫游和视频监控是其中的两个方面。当前,虚拟漫游在旅游、建筑、航空航天等方面都有重要应用。利用单张鱼眼图像,不通过图像的拼接技术,可以直接实现准全景漫游,即半空间虚拟漫游。而将鱼眼镜头应用到视频监控领域,可以实现“无盲区”监控。本文主要针对这两个方面进行研究。基于单张鱼眼图像的虚拟漫游实现有三个步骤：鱼眼图像的轮廓提取、基于鱼眼图像的重投影以及对普通照相机的模拟。本文对鱼眼图像的轮廓提取方法做了大量研究,首先介绍了鱼眼图像轮廓提取的传统方法：面积法和扫描线法,并指出了两者的局限性；其次对基于区域生长提取鱼眼图像轮廓的方法进行了改进,实验证明,该方法具有很强的鲁棒性。然后,介绍了基于鱼眼图像的重投影以及对相机模拟的原理和方法；最后对基于单张鱼眼图像的虚拟漫游进行了仿真实现。运动目标检测是视频监控重要方面。本文针对运动目标检测做了大量的研究。首先介绍了当前比较常见的光流法、帧差法和背景差法。接下来对几种基于背景模型的背景差法进行了分析和实验比较,确定将混合高斯作为本文的运动目标检测的基础方法。然后针对混合高斯存在的效率较慢以及不能对阴影进行抑制的问题,将混合高斯与三帧差法结合在一起来提高它的效率,并利用基于颜色特征的阴影检测算法对检测结果进行阴影抑制。实验证明,改进方法是有效的。对鱼眼镜头拍摄的视频进行运动目标检测时,由于鱼眼图像存在很大畸变,因此有必要对鱼眼图像进行视窗校正。而鱼眼图像视窗校正的实质就是虚拟漫游到运动目标区显示的结果。最后,利用虚拟漫游对运动目标进行了手动视窗显示,实现了对运动目标视窗校正

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.1.1 虚拟漫游技术背景和意义
• 1.1.2 运动目标检测背景和意义
• 1.2 虚拟漫游和运动目标检测算法概述
• 1.2.1 基于图像绘制的虚拟漫游方法概述
• 1.2.2 运动目标检测方法概述
• 1.3 鱼眼镜头在虚拟漫游以及运动目标检测中的应用
• 1.4 论文研究内容及安排
• 第2章 鱼眼图像和数字图像处理的基础知识
• 2.1 鱼眼镜头结构
• 2.2 鱼眼镜头的光学特性
• 2.3 鱼眼镜头的成像原理
• 2.4 鱼眼镜头的畸变
• 2.5 鱼眼镜头的应用
• 2.6 图像的降噪预处理
• 2.6.1 平滑线性滤波
• 2.6.2 中值滤波
• 2.7 颜色空间
• 2.7.1 RGB颜色模型
• 2.7.2 HSV颜色模型
• 2.7.3 RGB与HSV相互转换
• 2.7.4 RGB彩色图像灰度化
• 2.8 数学形态学
• 第3章 基于单张鱼眼图像的虚拟漫游
• 3.1 基于单张鱼眼图像实现虚拟漫游的基本流程
• 3.2 鱼眼图像的轮廓提取
• 3.2.1 面积法提取鱼眼图像有效区轮廓
• 3.2.2 扫描线法提取鱼眼图像有效区轮廓
• 3.2.3 区域生长法与改进扫描线法相结合提取鱼眼图像有效区轮廓
• 3.2.4 仿真及实验结果分析
• 3.3 基于鱼眼图像的重投影
• 3.3.1 鱼眼图像重投影算法的基本思想
• 3.3.2 鱼眼图像重投影算法
• 3.4 基于单张鱼眼图像虚拟漫游仿真实现
• 3.4.1 普通相机成像原理
• 3.4.2 相机的运动
• 3.4.3 虚拟漫游的具体实现
• 3.4.4 算法的优化
• 3.4.5 虚拟漫游matlab仿真实现
• 第4章 基于鱼眼图像的运动目标检测
• 4.1 基于鱼眼图像运动目标检测实现的基本流程
• 4.2 运动目标检测的基本方法
• 4.2.1 光流法
• 4.2.2 帧差法
• 4.2.3 背景差法
• 4.3 基于背景建模的运动目标检测方法
• 4.3.1 影响背景建模的因素
• 4.3.2 基于统计中值法的运动目标检测
• 4.3.3 基于Surendra算法构建背景模型的运动目标检测算法
• 4.3.4 基于混合高斯背景模型的运动目标检测方法
• 4.3.5 实验结果分析
• 4.4 基于三帧差与混合高斯相结合的运动目标检测算法
• 4.4.1 利用图像三帧差检测是否有运动目标出现
• 4.4.2 基于颜色特征的阴影检测过程
• 4.4.3 仿真结果及分析
• 4.5 鱼眼图像中运动目标的手动视窗显示
• 第5章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢