1．目的及意义

基于双目视觉的目标定位是当前计算机视觉研究领域的热点问题，立体视觉技术是计算机视觉研究的核心内容。双目立体视觉技术是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由两台摄像机组成，直接模拟人类双眼处理景物的方式和立体感知的过程，或由一台摄像机在不同时刻不同角度获得被测物的两幅图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维几何轮廓及其位置。

国际上对于双目立体视觉开展了诸多研究并取得了一系列成果，例如美国波古顿动力公司设计开发了基于立体视觉导航技术的仿生四足机器人Big Dog机器人能辨识周围环境，过获取各种障碍物的距离信息进行移动和避障；而华盛顿大学与微软公司合作研制了宽基线立体视觉系统, 使“探测者”号能够在火星上进行精确的定位与导航，系统使用同一个相机在“探测者”号的不同位置上拍摄图像对，然后采用非线性优化算法、最大似然概率法及高效的立体搜索得到亚像素精度级别的视差，再据此计算图像对中各点的三维坐标，实现实时的火星表面地形的三维重建。国内相关研究虽起步较晚，但随着计算机技术的快速发展，研究水平不断提升，双目立体视觉在工业、农业与军事领域也都显示出了广阔的发展前景与巨大的应用价值，比如中科院自动化研究所开发了一款自主移动机器人，通过对周围环境进行图像采集并立体匹配，能够得到相关位置和距离信息，进而对自身的移动进行导航。

双目立体视觉这一有着广阔应用前景的学科，随着光学，电子学以及计算机技术的发展，将不断进步，逐渐实用化，不仅将成为工业检测，生物医学，虚拟现实等领域。在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。运动目标的位置确定在机器人视觉导航、公共场景监控、智能交通等领域有着十分广泛的应用背景，而在上述应用领域，双目视觉较单目视觉有着显然不可替代的优势。所以设计一个双目视觉运动目标测绘及识别系统很有意义。并且只要将此系统应用于合适的场合，则会更好的实现设备预想中的功能。{title}

2. 研究的基本内容与方案

{title} 本次毕业设计需要设计一个双目视觉运动目标测绘及识别系统，用于提供在环境中的三维信息，同时可在室内环境中获取人脸信息。实现功能的主要步骤如下：摄像机标定、图像预处理、立体匹配、深度信息提取、物体特征提取分析识别。通过利用MATLAB对图像进行标定，结合视差背景差分法和灰度背景差分法检测运动目标，使目标检测不受场景中光线的变化和阴影干扰的影响，在运动目标被遮挡时仍能准确地检测到运动目标，再将标定的结果进行图象校正和立体匹配，从而快速并实时的计算出目标景物的三位深度信息，采用Orb-slam2算法增加人脸识别功能，获取人脸信息，在检测出来的运动目标的基础上，利用目标的三维位置对运动目标实时跟踪。

其中摄像机标定是通过MATLAB对采集的图像进行标定，获取摄像机的内外参数，并通过再次的投影误差分析验证标定结果的正确性；由于图像中存在大量噪声，需要在匹配前对图像进行预处理，通过图像灰度化和图像平滑两个方面来改善图像质量；立体匹配则是利用区域灰度相关方法对立体图像进行匹配。

3. 参考文献

[1] 王哲. 立体视觉匹配及基于立体视觉的运动目标检测与跟踪方法研究[D].山东大学,2007.

[2] 张磊,史金飞,罗翔. 运动目标检测的差分图像法分析研究[J].工业仪表自动化装置，2007.

[3] 周旭廷,王桂丽,傅赟, 等.基于MATLAB的数字图像去噪处理[J].计算机系统应用,2016,25(11):270-273.

[4] 孙璐. 基于双目视觉的主动三维测量技术研究[D].大连工业大学,2013.

[5] 汪珍珍. 基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统[D].天津理工大学,2013.

[6] 张曙,华云松.基于双目立体视觉的目标物定位研究[J].软件导刊,2018,17(2):198-201.DOI:10.11907/rjdk.172304.

[7] 林琴,李卫军,董肖莉, 等.基于双目视觉的人脸三维重建[J].智能系统学报,2018,13(4):534-542.DOI:10.11992/tis.201701020.