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1、第31卷第4期四川兵工学报2010年4月【信息与计算机】X基于单目视觉的运动目标跟踪定位孙彪(中北大学现代无损检测中心,太原030051)摘要:介绍了单目视觉跟踪定位系统的原理、组成,采用Hough变换提取运动目标的特征圆进行检测,基于邻域线性搜索与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法,准确实现运动目标的跟踪定位和运动轨迹的三维重建,并进行了相应的实验验证分析,给出了最终的实验结果。关键词:单目视觉;跟踪;定位;Hough变换;卡尔曼滤波器中图分类号:TP392.6文献标识码:A文章编号:1006-0707(2010)04-0085-05计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支,它既是工
2、程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域,已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。计算机视觉研究的主要内容是通过各种成像系统代替视觉器官作为信号输入手段,由计算机[1-4]来代替大脑完成对信息的处理和理解。运动目标跟踪定位作为计算机视觉中的一个重要领域已经成为目前图1单目视觉跟踪定位系统原理研究的热点问题,它通过视觉传感器对运动目标连续运动由于要对运动目标进行精确的跟踪定位,所以在试验的图像序列的采集,从图像序列中对运动目标进行检测、前要对摄像机的内参数进行标定测量,因此单目跟踪定位跟踪、定位,最终实现对运动目标行为的描述和理解。系统主要包括摄像机标定、运动目标
3、检测、运动目标跟踪、目前的计算机视觉跟踪定位主要有多目视觉传感器运动目标定位4个部分。跟踪定位、双目视觉跟踪定位和单目视觉跟踪定位,但由1.1摄像机标定于利用多目视觉传感器和双目视觉跟踪定位中存在着视摄像机标定是通过摄像机获取物体的一系列二维像场小、立体匹配难、系统结构庞大等缺陷,在很多场合已逐片来确定摄像机内外参数,解决三维物点与二维像点的对渐被结构简单、标定步骤少的单目视觉所代替。本实验中应关系问题,它是计算机视觉领域里从二维图像提取三维通过单目视觉实现了对运动目标的跟踪定位,设计了基于空间信息必不可少的关键一步。邻域线性搜索与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法,有效地目前,摄像机标定方
4、法根据标定方式的不同,主要可减少了传统的跟踪算法对目标位置预测搜索的迭代时间,以归结为以下2种:传统的标定方法和自标定方法。传统解决了在相邻帧图像中由于目标位置发生剧烈变化而容的摄像机标定方法是指用一个结构已知、精度很高的标定易出现目标丢失的问题,系统简单便携,具有较高的应用块作为空间参照物,通过空间点和图像点之间的对应关系价值。来建立摄像机模型参数的约束,然后通过参数估计来求得这些参数。传统的方法典型代表有DLT方法(directlinear1单目视觉跟踪定位系统transformation)、考虑畸变补偿的两步法,以及简易标定方法。传统的标定方法的优点在于可以获得较高的精度,但单目
5、视觉跟踪定位系统主要通过一台摄像机对运动它是一种静止的标定方法,且标定过程费时费力,在实际目标进行连续的图像序列的采集,应用设计好的算法在图应用中比较有局限。自标定方法(self2calibration)是指直像序列中对目标进行检测、跟踪、定位,并将运动目标的运接由未标定的2幅或多幅图像来确定摄像机参数的过程,动轨迹进行重建,对每时刻目标的三维空间位置坐标结果它克服了传统方法的缺点,不需要标定块,仅仅依靠多幅输出保存。系统原理框图如图1所示。图像对应点之间的关系进行标定,但它一般没有考虑摄像X收稿日期:2010-01-29基金项目:山西省自然科学基金资助项目(2007012003)。作
6、者简介:孙彪(1984—),男,硕士研究生,主要从事图像测量研究。86四川兵工学报机畸变,算法迭代复杂,精度较低。a,b,r中的方程为张正友标定方法鉴于传统标定方法和自标定之间,简222(2)a-x+b-y=r单实用,而且在标定过程中考虑了镜头畸变,标定结果相显然,该方程为三维锥面,对于图像中任意确定的一点均对准确,因此在本实验中采用张正友标定法对三星PL60有参数空间的一个三维锥面与之相对应。对于圆周上的摄像机内参数进行标定。标定结果如下:任何点的集合{xi,yi
7、i=1,2⋯,n},这些三维锥面构成f=15mm,u0=3.125mm,v0=1.695mm了确定方程(1.1)中的参数
8、的锥面簇,若集合中的点同在1.2运动目标检测一个圆周上,这些锥面将相交于参数空间中的某一点运动目标检测主要可以分为静态场景和动态场景两a0,b0,r0,这点恰好对应于图像空间中圆的圆心坐标和种情况。静态场景就是在拍摄视频时摄像机固定不动,图半径,如图2所示。像序列中的背景是相对静止的,只有目标在做运动,这种情况下的检测相对简单一些,常用的检测方法有背景相减法和帧差法。动态背景就是拍摄视频时摄像机是运动的,因此拍摄出来的视频不只是目标在运动,背景
