基于双目视觉的运动小目标三维测量的研究与实现

论文摘要

双目视觉的概念源于人的双眼对空间目标的立体感,人眼通过双目视差,产生对空间目标的三维立体感,形成立体的像。用两台摄像机或照相机模拟人的双眼,获得有一定视差的两幅图像,计算机通过图像处理,运用双目视觉原理,就可以得到图像中空间目标的三维信息。计算机双目视觉的研究是一个很有价值的热门研究课题,本文将双目视觉理论结合运动小目标探测识别技术,探讨空间运动小目标的三维测量,该研究在军事、工业和民生都有很广泛的应用价值。文章开篇介绍了双目视觉的研究意义和研究现状,然后对实现本研究课题的各个技术问题展开探讨和研究:首先介绍了双目视觉系统的几种常用的定标算法,详细阐述本系统所采用的基于2D靶标的摄像头标定方案;继而针对双目视觉和运动空间小目标,在传统的图像匹配算法基础上,提出了一种新的基于双目视觉运动小目标匹配算法;然后介绍基于双目视觉的运动小目标三维测量系统的原理;文章最后,用两个摄像头和计算机搭建实验平台,实现对空间运动小目标的三维测量,并对测量获得的实验数据进行综合分析,实验数据的分析结果验证了本文所采用的算法的合理性、有效性和可行性,测量系统的精度在95%以上,证明本系统能很好地监控空间运动小目标,并能准确地获得测量目标的三维坐标。本文首次将双目视觉的原理应用于空间小目标的监控,为双目视觉的在监控领域提供了研究基础。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 双目视觉三维测量的应用领域
• 1.4 本文的研究目标和研究内容
• 2 摄像机标定
• 2.1 引言
• 2.2 摄像机模型
• 2.2.1 摄像机坐标系
• 2.2.2 摄像机成像模型
• 2.3 摄像机标定原理
• 2.4 传统的摄像机定标方案
• 2.5 基于2D靶标的摄像头标定方案
• 2.6 标定实验数据分析
• 2.7 本章小结
• 3 运动小目标跟踪和匹配
• 3.1 引言
• 3.2 图像匹配的基本理论
• 3.2.1 灰度相关性匹配
• 3.2.2 极线约束
• 3.3 背景建模和运动目标检测
• 3.3.1 背景建模
• 3.3.2 基于像素变化概率的背景建模和更新
• 3.3.3 运动目标检测
• 3.3.4 运动目标检测的实验验证
• 3.4 运动点坐标获取
• 3.4.1 基于迭代遍历的运动点坐标获取
• 3.4.2 基于迭代遍历的运动点坐标获取算法的实验验证
• 3.4.3 基于去边缘的运动点坐标获取
• 3.5 运动目标跟踪
• 3.5.1 基于CamShift的目标跟踪算法
• 3.5.2 基于模板匹配的跟踪算法
• 3.6 运动小目标匹配
• 3.6.1 基于运动趋势的匹配算法
• 3.6.2 基于模板匹配的小目标匹配算法
• 3.7 本章小结
• 4 运动小目标三维测量系统
• 4.1 引言
• 4.2 人眼的立体视觉
• 4.3 三维测量原理
• 4.3.1 系统组成结构
• 4.3.2 双目视觉三维测量模型
• 4.4 结构优化
• 4.5 实验数据分析
• 4.5.1 仿真软件界面
• 4.5.2 实验数据分析
• 4.6 本章小结
• 5 结论
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 作者简历