基于鱼眼图像的虚拟漫游及运动目标检测算法研究

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鱼眼镜头的视角很广,可以达到180°甚至220°。鱼眼镜头出现以后,它的应用越发广泛,而虚拟漫游和视频监控是其中的两个方面。当前,虚拟漫游在旅游、建筑、航空航天等方面都有重要应用。利用单张鱼眼图像,不通过图像的拼接技术,可以直接实现准全景漫游,即半空间虚拟漫游。而将鱼眼镜头应用到视频监控领域,可以实现“无盲区”监控。本文主要针对这两个方面进行研究。基于单张鱼眼图像的虚拟漫游实现有三个步骤:鱼眼图像的轮廓提取、基于鱼眼图像的重投影以及对普通照相机的模拟。本文对鱼眼图像的轮廓提取方法做了大量研究,首先介绍了鱼眼图像轮廓提取的传统方法:面积法和扫描线法,并指出了两者的局限性;其次对基于区域生长提取鱼眼图像轮廓的方法进行了改进,实验证明,该方法具有很强的鲁棒性。然后,介绍了基于鱼眼图像的重投影以及对相机模拟的原理和方法;最后对基于单张鱼眼图像的虚拟漫游进行了仿真实现。运动目标检测是视频监控重要方面。本文针对运动目标检测做了大量的研究。首先介绍了当前比较常见的光流法、帧差法和背景差法。接下来对几种基于背景模型的背景差法进行了分析和实验比较,确定将混合高斯作为本文的运动目标检测的基础方法。然后针对混合高斯存在的效率较慢以及不能对阴影进行抑制的问题,将混合高斯与三帧差法结合在一起来提高它的效率,并利用基于颜色特征的阴影检测算法对检测结果进行阴影抑制。实验证明,改进方法是有效的。对鱼眼镜头拍摄的视频进行运动目标检测时,由于鱼眼图像存在很大畸变,因此有必要对鱼眼图像进行视窗校正。而鱼眼图像视窗校正的实质就是虚拟漫游到运动目标区显示的结果。最后,利用虚拟漫游对运动目标进行了手动视窗显示,实现了对运动目标视窗校正
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