基于计算机视觉的“虚拟网球”系统的研制与开发

论文摘要

计算机视觉技术在国防、工业生产、交通以及体育等各个方面有着越来越广泛的应用,发挥着日益重要的作用。国际网球公开赛中的鹰眼系统就是其中的一个计算机视觉技术与体育相结合的经典例子,为这项赛事注入了新的活力。此外,进入20世纪90年代之后,科技馆事业犹如雨后春笋般在中国开展开来,如何将相应的计算机视觉技术和科普展品结合起来称为一个新的课题。基于计算机视觉技术的“虚拟网球”系统以鹰眼系统为技术背景,提供了一个技术和科普展品结合的有效平台。系统设计和实现的过程中,重点研究和探讨了摄像机标定、运动物体检测、目标定位、双目立体视觉等技术。本文在阅读大量参考文献的基础上,结合“虚拟网球”展项的技术要求和规格,研究并实现了基于计算机视觉的“虚拟网球”系统。针对系统要求,采用了大恒SV400FM高速工业摄像机采集视频图像；使用了Tsai两步法对摄像机进行了标定,分别获取了两个摄像机的内外参数、两个摄像机之间的位姿变换关系以及摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系,为三维信息获取奠定了基础；在检测运动物体目标时,使用了背景差分法,并结合及时更新背景图像的方法,提高了检测的准确性；’在对目标物体进行定位时,使用的方法结合了背景差分、特征点统计以及数学形态学中的开运算,能够稳定、精确的检测目标物体的质心,鲁棒性较好,对光照变化不敏感；获得目标物体的二维质心之后,基于“虚拟网球”系统目标单一的特点以及对实时性的要求,使用立体视觉算法求得了目标物体的三维空间信息；针对三维数据中的误差,采用了曲线拟合的方法,对数据进行了平滑处理,并通过三维重建得到了虚拟的效果。系统运行结果表明,系统中使用的方法是快速、有效的,并具有较好的鲁棒性,精度误差为1cm左右,能够较为准确的判断网球的第一落地点,满足系统要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景及意义
• 1.2.1 鹰眼系统简介
• 1.2.2 计算机视觉技术及其发展
• 1.2.3 摄像机标定技术
• 1.2.4 运动目标检测技术的发展和应用
• 1.2.5 三维重建技术的应用及其发展
• 1.3 课题研究背景及其现实意义
• 1.4 本文工作及结构安排
• 第2章 "虚拟网球"系统的分析与设计
• 2.1 "虚拟网球"系统的提出
• 2.2 "虚拟网球"系统的特点
• 2.3 "虚拟网球"系统的设计
• 2.3.1 系统描述
• 2.3.2 系统的硬件方案设计
• 2.3.3 系统的软件方案设计
• 2.4 系统工作流程
• 2.5 系统关键技术
• 2.5.1 摄像机标定
• 2.5.2 运动目标的二维检测及定位
• 2.5.3 运动目标的三维信息获取及重建
• 2.6 本章小结
• 第3章 摄像机标定算法的研究
• 3.1 摄像机成像模型
• 3.1.1 图像坐标系
• 3.1.2 摄像机坐标系
• 3.1.3 世界坐标系
• 3.1.4 针孔成像摄像机模型
• 3.2 传统摄像机标定算法
• 3.2.1 非线性优化方法
• 3.2.2 直接线性变换法（DLT）
• 3.2.3 Tsai两步法
• 3.3 系统使用方法及实验结果
• 3.3.1 双目视觉系统标定
• 3.3.2 世界坐标系的获取
• 3.4 本章小结
• 第4章 运动目标的二维检测及定位研究
• 4.1 "网球"目标的检测
• 4.1.1 现有的运动检测方法
• 4.1.2 基于背景差分法的二维运动目标检测
• 4.1.3 实验结果
• 4.2 "网球"目标的定位
• 4.2.1 噪声处理
• 4.2.2 特征提取
• 4.2.3 网球目标的定位
• 4.2.4 实验结果
• 4.3 本章小结
• 第5章 系统目标的三维信息获取与重建
• 5.1 双目立体视觉原理
• 5.1.1 平行放置的双目立体视觉模型
• 5.1.2 任意放置的双目立体视觉模型
• 5.1.3 极线几何
• 5.2 目标三维信息的获取
• 5.2.1 目标信息的立体匹配算法
• 5.2.2 曲线拟合
• 5.2.3 实验结果
• 5.3 系统三维重建
• 5.4 本章小结
• 第6章 "虚拟网球"系统的实现
• 6.1 应用软件简介
• 6.1.1 OpenCV简介
• 6.1.2 HALCON软件简介
• 6.2 系统功能描述
• 6.3 系统整体结构
• 6.4 系统实现
• 6.4.1 系统的硬件实现
• 6.4.2 系统的软件实现
• 6.5 本章小结
• 第7章 总结展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介