基于双目视觉的运动目标跟踪算法研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题主要技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 摄像机标定技术研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 目标检测与跟踪算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 双目视觉跟踪国内外研究现状与趋势 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状与趋势 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状与趋势 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的工作内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 实时目标检测与跟踪的研究与优化 | 第15-27页 |
| 2.1 运动目标实时检测研究 | 第15-20页 |
| 2.1.1 基本的目标检测方法对比与研究 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于动态背景建模的检测算法分析 | 第17-19页 |
| 2.1.3 本文采用的目标检测算法 | 第19-20页 |
| 2.2 运动目标跟踪方案 | 第20-26页 |
| 2.2.1 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第21页 |
| 2.2.2 camshift 算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Kalman 滤波器 | 第22-24页 |
| 2.2.4 本文改进后的跟踪算法 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 摄像头标定与三维测距方法的分析 | 第27-34页 |
| 3.1 摄像机标定方法对比分析与选择 | 第27-31页 |
| 3.2 目标图像坐标的快速定位 | 第31-32页 |
| 3.2.1 求取目标区域重心的方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 本文选用的椭圆拟合目标轮廓的方法 | 第32页 |
| 3.3 双目视觉空间点三维坐标的计算 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 体育考试的双目测距系统的设计实现 | 第34-47页 |
| 4.1 实时双目跟踪测距系统的整体设计 | 第34-35页 |
| 4.2 图像采集与预处理模块的设计与实现 | 第35-36页 |
| 4.2.1 图像采集与预处理模块的设计 | 第35页 |
| 4.2.2 图像采集与预处理模块的实现 | 第35-36页 |
| 4.3 双目平台标定模块的设计与实现 | 第36-38页 |
| 4.4 运动目标检测识别模块的设计实现 | 第38-42页 |
| 4.4.1 运动目标检测模块的设计实现 | 第38-40页 |
| 4.4.2 小球识别模块的设计实现 | 第40-42页 |
| 4.5 目标定位跟踪模块的设计实现 | 第42-45页 |
| 4.5.1 二维图像目标中心像素点的定位 | 第42-43页 |
| 4.5.2 目标快速跟踪的设计实现 | 第43-45页 |
| 4.6 实时三维测距模块的设计实现 | 第45-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实时双目跟踪测距系统的测试与分析 | 第47-63页 |
| 5.1 系统测试环境 | 第47-49页 |
| 5.1.1 配置环境 | 第47页 |
| 5.1.2 系统软件仿真界面 | 第47-49页 |
| 5.2 图像采集与预处理模块的测试 | 第49-50页 |
| 5.3 双目平台标定模块的测试 | 第50-55页 |
| 5.3.1 采集棋盘标定板图像对 | 第50-51页 |
| 5.3.2 棋盘图像的角点提取 | 第51-52页 |
| 5.3.3 左右摄像头内外参数的标定 | 第52-55页 |
| 5.4 运动目标检测识别模块的测试 | 第55-59页 |
| 5.5 运动目标定位跟踪模块的测试 | 第59-60页 |
| 5.6 实时三维测距模块的测试 | 第60-61页 |
| 5.7 双目实时跟踪测距系统一体化跟踪测距的测试 | 第61-62页 |
| 5.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
