基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究硕士研究生：贾同超指导教师：叶秀芬教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：王科俊教授哈尔滨工程大学２０１８年３月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究硕士研究生：贾同超指导教师：叶秀芬教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：王科俊教授哈尔滨工程大学2018年3月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究硕士研究生：贾同超指导教

2、师：叶秀芬教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2017年12月论文答辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngTheMovingTargetTrackingTechnologyResearchBasedonBinocularVisionCandidate:JiaTongchaoSupervisor:Prof.XiufenYeAcademicDegreeAppli

3、edfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringDateofSubmission:December，2017DateofOralExamination:March，2018University:HarbinEngineeringUniversity基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究摘要运动目标跟踪一直以来都是计算机视觉的重要研究方向。经过多年的发展，已经取得了不俗的成果，然而在当下依然存在着某些问题，比如在背景干扰、目标形变、目标遮挡和光线变化

4、等因素存在时，跟踪的效果并不理想。考虑到双目视觉可以测量出目标的三维信息，抗环境干扰能力强，本文对基于双目视觉的运动目标跟踪技术进行了研究，主要包括双目摄像机标定、双目立体匹配、运动目标检测和运动目标跟踪四个部分，具体的研究内容如下：首先，本文研究了双目摄像机的标定方法：说明了摄像机的标定原理，建立了摄像机非线性模型，分析了四个参考坐标系的转换关系。对标定方法进行了总结分类，选取了应用灵活、快速精准的张氏标定法进行标定，通过实验，求解出了摄像机的内外参数，并对左右图像进行了立体几何校正。接着，研究了双目立体匹配算法：列举

5、了双目匹配约束条件，并根据匹配基元的选取和匹配策略的不同，将立体匹配方法进行分类。选取了误匹配率较低的三种算法进行研究，并通过标准测试用例和真实场景对三种匹配算法做了对比实验分析，实验证明SGM半全局立体匹配算法匹配效果好，精度高。利用此方法完成立体匹配环节，生成视差图，为接下来的目标检测打下良好的基础。然后，研究了运动目标检测算法：列举了传统的目标检测算法，针对传统方法在复杂环境干扰下误检测的不足，采用了基于双目视觉的运动目标检测算法，并说明了该算法的实现流程。针对现实场景中存在的相似灰度、光照变化和阴影问题等情况，将

6、传统方法和本文算法进行了实验对比分析，实验结果验证了本文算法可以克服复杂的环境干扰，准确地检测出运动目标。最后，研究了运动目标跟踪算法：将目标跟踪算法进行分类，选用了适用度高的粒子滤波方法进行研究。分析了粒子滤波的算法原理和实现过程，针对传统粒子滤波方法中背景干扰、特征单一和粒子效率低的问题进行了改进，提出了基于双目视觉和多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。改进算法解决了在目标遮挡、快速移动和多目标交叉等因素存在时跟踪效果不理想的问题，通过与传统算法的对比实验，验证了本文改进算法能够实时精确地跟踪目标。关键词：双目视觉；立

7、体匹配；目标检测；目标跟踪；粒子滤波；多特征融合1基于双目视觉的运动目标跟踪技术研究ABSTRACTTrackingofmovingobjectshasalwaysbeenanimportantresearchdirectionofcomputervision.Afteryearsofdevelopment,remarkableresultshavebeenachieved.However,therearestillsomeproblemsinthecurrentsituation,suchastheeffectsoft

8、rackingarenotidealwhenbackgrounddisturbances,targetdeformations,targetocclusion,andlightchanges.Takingintoaccountthebinocularvisioncanmeasurethethree-dimension