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移动侦测系统是计算机视觉研究领域中最基础,也是最重要的环节之一。前期参与研究的一项公安部项目,对室内物体的移动侦测系统性能指标提出了高检测率、高实时性和精确轮廓标记等要求。在系统开发和应用过程中,发现传统的基于单目摄像机的移动侦测系统在实际应用中仍有以下不足之处:1)基于单一彩色图像的移动侦测系统,受背景颜色干扰大,不可避免存在误检测、漏检测和欠检测等问题。2)移动侦测系统包含的数字图像处理步骤多,程序嵌套过程会出现运算速度慢、显示卡顿等现象。3)单一的彩色信息无法满足目前多样化的软件功能开发需求。为了解决以上问题,本文选择以3D摄像机Kinect代替传统摄像头,开发一套基于Kinect的移动侦测系统。该系统旨在针对于室内环境,着重对场景中的所有物体进行运动检测,实时显示运动目标的具体始末位置与精确轮廓,并利用深度信息建立三维空间坐标,对目标进行空间运动分析和场景的三维重构。首先,从原始图像需求出发,对Kinect采集到的彩色图像和深度图像进行精确匹准,并针对于边缘保留和运算速度两个指标,引入快速高斯变换,对LMS算法和LBF算法作出优化改进,实现深度图片边缘保持的快速去噪方法。其次,基于GMM算法对Kinect采集到的融合图像视频序列进行运动检测,证明基于Kinect可以有效解决传统移动侦测算法难点;并通过合理地优化程序结构、减少扫描次数和简化数学模型等,对移动侦测算法进行提速。再次,基于GrabCut算法分割出目标前景,利用坐标系的空间转换关系建立相应的数学模型,分析目标的空间运动情况;并以点云图的形式建立场景的三维空间模型,表现目标在三维空间中的位移情况。最后,本文基于VS 2015和Qt实现并测试了“基于Kinect的移动侦测系统”,结合多种复杂情景下的使用情况,对软件性能进行评估和总结分析。