基于立体视觉的特征跟踪方法研究

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运动目标跟踪就是在连续图像里面找出我们关心的目标位置,将这一目标在不同帧一一对应。运动目标跟踪作为立体视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注,并且广泛应用于多领域中,比如视频监控,移动机器人视觉导航等。所以,对其进行研究,有很好的实际学术价值和实际效益。本文在基于立体视觉的基础上对运动目标跟踪的相关知识进行了研究,即双目视觉基础,摄像机标定,特征点提取与立体匹配,运动目标检测与跟踪的等。本文选取Harris算法进行图像对特征提取,将提取到的特征点对先通过归一化互相关区域匹配法进行初步匹配,将提取到的特征点对先通过NCC算法将区别明显的特征点对去除,再使用RANSAC算法把误匹配点对去除。实验结果表明,该算法运算速率,并且匹配准确度很高,具有良好实时性与匹配精度。另外,本文选取基于张正友标定法的方法,并且选取圆靶标通过Halcon10.0软件定完成标定,此方法能快速方便准确完成双目摄像机标定,可以满足运动目标跟踪要求。本文将基于视差图与帧间差分算法进行运动目标检测,此算法通过视差图获得图像深度信息,也就得到了目标三维信息。此算法的实验结果表明,本算法可以较好的得到完整的目标轮廓,而且具有较强的抗干扰性,找到目标的准确位置。本文将基于Cam Shift的粒子优化的特征跟踪算法进行运动目标跟踪,使粒子的退化得到改善,粒子数量减少,跟踪的速度加快,提高了其实时性。此算法的实验结果表明,该算法能对较快,并且稳定完成对目标准确跟踪,具有一定的抗干扰能力,实用价值较高。
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