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1、第31卷/第5期/河北师范大学学报/自然科学版/Vol.31No.52007年9月JOURNALOFHEBEINORMALUNIVERSITY/NaturalScienceEdition/Sep.2007基于灰度匹配的双摄像头智能云台控制系统*刘东辉,李勇,黄公发,孙晓云(河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050054)摘要:针对目前单摄像头监控系统存在智能化程度低、目标图像分辨率低的缺点,提出了双摄像头智能监控系统方案,实现了对动态目标自动识别和跟踪,同时又能监控整个场景的全部情况.提出了利用彩色图像帧间差阈值法提取动态目标,提高了目标提取的完整性并降低了噪声.采用改进的灰度匹配后期补偿
2、算法实现云台的闭环控制,提高了控制精度.关键词:监控系统;动态目标;智能云台控制;自动识别;灰度匹配中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1000-5854(2007)05-0590-04随着计算机技术、图像处理与模式识别技术等的快速发展,摄像监控系统已经广泛应用于银行、交通、商场、智能小区等场合,而且对系统的智能化程度的要求也越来越高.[1]国外主要有全天候视频监视系统方案,它主要由1台可见光摄像机和1台红外摄像机及相关控制设备组成,该系统循环采用可见光摄像机和红外摄像机自动监测和跟踪入侵目标,有效杜绝了外界光线情况的影响,并有目标识别功能,但成本较高.[2]国内目前主要有单摄像头的
3、自动跟踪球型摄像机,可以按照预先编程的逻辑路线扫描一个区域,当发现运动目标时,停止执行巡逻程序,发出警报引起现场监视人员注意,并对目标图像变焦放大和跟踪录像,一定程度上实现了主动监视.综合考察,单摄像头监控系统还处于一种半自动状态,很多场合发现异常情况(运动目标等)时,不能在[3,4]自动识别和跟踪目标的同时又能监控整个场景,致使很多重要的场景信息丢失,从而无法抓证取证.而双摄像头智能监控很好地解决了这个问题,1台摄像头监控全景,另外1台摄像头对场景中的异常目标进行识别,控制云台去跟踪目标,把目标放在屏幕中央,利用光学变焦功能,达到取证的目的.然而双摄像头智能监控系统中,2个摄像头的安装位置
4、有一定的空间距离,使得目标准确定位困难.通常使用的摄像头云台驱动电机是直流电机,没有位置传感器,很难实现真正的闭环控制,对目标的精确定位带来一定的影响.本文中,笔者采用图像几何校正、灰度匹配后期补偿等算法实现摄像头云台的补偿控制,从而提高了控制精度,满足了系统需要.1双摄像头智能监控系统的组成及工作流程智能视频监控系统是由2台摄像机和相应的软件构成的.双摄像头智能监控系统的硬件部分主要的摄像设备包括:1个固定焦距CCD摄像机,分辨率400线,程序曝光,被称为全景摄像机;1个电动变焦CCD摄像机,分辨率500线,程序曝光,被称为监控摄像机.控制设备包括计算机(P41.7/256M/40G),天
5、敏SDK2000图像采集卡(可控制多路转换,分辨率640@480),RS485-RS232协议转换器,解码器,固定支架,电动云台.全景摄像机固定安装角安装在固定支架上,可完整地显示监控区域的全景;监控摄像机安装在电动云台上,可在监控范围内提取目标,相应的软件完成云台控制和图像分析功能.*收稿日期:2007-02-08;修回日期:2007-04-20基金项目:河北省自然科学基金(602378)作者简介:刘东辉(1971-),男,山西晋城人,副教授,博士,硕士生导师,研究方向为视频监测和图像处理技术.#591#2关键技术实现方案2.1采集监控图像及几何校正系统利用CCD摄像机和图像采集卡获取图像
6、,由计算机进行处理.在图像的获取过程中,由于镜头的光学特性和安装误差往往会使图像产生几何失真.例如:成像系统造成的几何非线性失真,斜视角造成的图像透视失真.对于失真图像必须加以校正,以免影响分析精度.为了消除几何失真,系统采用点阵测试靶对图像采集系统进行校正.测试靶相邻两点的距离为定值,通过采集和校正处理,得到一系列的校正参数.保持摄像头的位置不变,利用这些参数,就可以将图像的几何变形校正过[5]来.由全景摄像机拍摄背景图像如图1所示,再利用点阵测试靶得出的几何校正公式对背景图进行校正,校正后的图像如图2所示.通过图1、图2可以看出,基本上消除了几何变形,满足了系统的测量需要.图1变形图像图
7、2校正图像2.2运动目标的检测和跟踪常见的运动目标检测算法主要有基于差分图像的帧间差阈值法、基于光流的运动检测算法和基于熵的运动检测算法.本文中,笔者提出了一种基于差分图像的帧间差阈值法的改进算法.[6]帧间差阈值法的主要思想是计算出2帧图像中每一点的灰度差值,然后通过设定1个阈值来判断哪些像素点是运动点.该算法可以描述为1,
8、f(x,y,t)-f(x,y,t-$t)
9、>Td,Dfd=(1)0,
10、f(x,y,
