全方位视觉可以为系统提供360度范围的视觉信息,对于机器人定位、视觉监控、自动驾驶、地图建立等领域都有着重要的意义。本文设计了一种全方位视觉系统,并在此基础上研究了运动目标检测、跟踪及三维定位算法等问题,主要工作如下:(1)对全方位视觉系统的理论模型和系统设计进行了阐述,其中理论模型包括摄像机基础模型、双目立体视觉模型以及非平行式双目视觉模型等,在此基础上设计了可获得含立体视觉信息的全方位视觉模型。根据模型设计了全方位视觉系统的机械结构,搭建了软硬件系统,完成了全方位视觉系统视觉信息采集实验,通过实验验证了全方位视觉系统的可获得全方位视觉信息,在部分视角范围内亦可实现立体视觉信息的采集,验证了全方位视觉模型的可行性。(2)对比分析了典型运动目标检测算法的基本原理并进行了对比实验,通过实验结果验证了不同算法的优缺点。结合各个算法的优缺点设计了三帧间差分与背景差分相结合的运动目标检测算法并进行了实验,实验结果表明设计的算法可准确检测出运动目标,消除运动目标阴影对背景差分检测结果的影响,并使算法效率较改进前的背景差分算法提升了30.97%。(3)对典型运动目标跟踪算法基本原理进行了分析,阐述了卡尔曼滤波器原理和轮廓提取算法原理并进行了实验,分析两种算法的优缺点后,提出了基于卡尔曼滤波器与轮廓提取相结合的运动目标跟踪算法,实验表明该算法可在全方位视角范围内对运动目标进行持续跟踪。(4)分析了SURF特征点提取与匹配原理,设计了改进的运动目标特征点提取算法与特征点匹配算法,提升了运动目标的特征点检测算法效率与特征点匹配的精确度。基于匹配结果进行了运动目标三维定位的研究并进行了实验。最终实验结果表明,系统可检测出运动目标的三维运动轨迹,在1150mm的距离时,测算出的深度的平均值的相对误差为13.16%。研究表明,自主设计的全方位视觉系统可获得全方位视觉信息,在部分视角内可得到立体视觉信息,实现了运动目标检测、跟踪及三维定位,具有一定的工程应用前景。