[發明專利]基于立體視覺的運動人體頭部檢測方法

在審

• 申請號: 201510512540.2
• 申請日: 2015-08-19
• 公開（公告）號: CN105138979A
• 公開（公告）日: 2015-12-09
• 發明（設計）人: 孫愛娟;顧國華;周玉蛟
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱寶慶

技術領域

本發明涉及運動目標的檢測和跟蹤技術，特別一種基于立體視覺的運動人體頭部目標檢測方法。

背景技術

隨著計算機存儲、運算等方面性能的快速提高，人們逐步將計算機運用于場景重構、目標識別、人機互動等復雜功能，這不僅開拓了計算機應用領域的規模和研究方向，而且促進了相關學科的快速發展。作為當今活躍的研究領域，計算機視覺的實質就是利用攝像機代替人眼，利用電腦代替人的大腦，對目標進行識別跟蹤，并做出相應的圖形分析處理，生成適合儀器檢測或者人眼觀察的圖像。

運動人體目標識別是對視頻中人體進行跟蹤鎖定以及理解和描述人體行為的前提。基于二維圖像處理的人體目標識別技術是一項比較新的技術，近年來也取得了較大的進展。但是由于基于二維圖像處理的人體目標識別技術技術處理的是可見光圖像，因此對光照的要求比較高，從而識別精度與速度都非常容易受到光照的影響。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于立體視覺的運動人體頭部檢測方法，包括以下步驟：

步驟S101，硬件平臺的搭建：將兩個標定好的同一型號的攝像機同一高度一左一右平行放置在待拍攝目標場景的正上方；

步驟S102，通過基于窗口的立體匹配算法計算雙目立體圖像對之間的視差；

步驟S103，采用基于視差的三角運算來獲得攝像機到目標場景的距離，從而獲得目標場景的原始深度圖像；

步驟S104，對原始深度圖像根據人體頭部目標的灰度和幾何特征，進行頭部目標分割，達到人體頭部識別的目的。

采用上述方法，所述立體匹配算法包括：

步驟S1021，兩部攝像機拍攝背景圖像；

步驟S1022，每一攝像機拍攝的圖像與背景圖像做差，得到兩幅前景圖象；

步驟S1023，以其中一幅前景圖象為基準，選取基準前景圖像中的特征點，以該特征點為中心建立m*m大小的窗口；

步驟S1024，在另一幅前景圖像上建立m*m大小的窗口，并以像素點為單位滑動窗口，計算兩個窗口內的灰度在給定的視差上的差值；

步驟S1025，灰度差值和最小的時候的視差則作為該像素點的視差。

采用上述方法，所述體頭部識別的方法包括：

步驟S1041，對深度圖像作直方圖統計，選取局部最大值所在的區域作為目標區域；

步驟S1042，選取分割圖像的閾值，對目標區域，區域中不低于閾值的像素點構成疑似頭部區域，低于閾值的像素點構成非頭部區域；

步驟S1043，根據頭部的平均灰度值在目標區域中最大，采用平均灰度和灰度方差濾除部分非目標區域；

步驟S1044，對濾除后剩余的疑似頭部區域，根據頭部的幾何特征確定人體頭部。

本發明與現有技術相比，具有以下優點：(1)采用基于立體視覺的方法，通過立體視覺技術生成目標場景的深度圖像，顯示目標人體的三維信息，突破了二維圖像受光照影響的局限性；(2)同時本發明采用的是自上而下的拍攝方式，因此即使在人群擁擠的情況下，頭部和頭部之間還有一定的空隙，可以有效的避免人流的遮擋、重疊等現象造成的識別誤差。

下面結合說明書附圖對本發明做進一步描述。

附圖說明

圖1是本發明的方法流程圖。

圖2是本發明兩部攝像機最優位置布置圖。

圖3是立體匹配算法過程示意圖。

具體實施方式

結合圖1，一種基于立體視覺的運動人體頭部檢測方法，包括以下步驟：

步驟S101，硬件平臺的搭建：將兩個標定好的同一型號的攝像機同一高度一左一右平行放置在待拍攝目標場景的正上方；

步驟S102，通過基于窗口的立體匹配算法計算雙目立體圖像對之間的視差；

步驟S103，采用基于視差的三角運算來獲得攝像機到目標場景的距離，從而獲得目標場景的原始深度圖像；

步驟S104，對原始深度圖像根據人體頭部目標的灰度和幾何特征，進行頭部目標分割，達到人體頭部識別的目的。

步驟S101中所述的標定包括對攝像機的內參數矩陣和外參數矩陣進行標定，實現方法如下：

步驟S1011，利用matlab的標定工具箱對兩個實驗用的MTV-1881EX-3攝像機進行標定。對每一幅圖像得到一個映射矩陣H，原理如公式(1)：