双目立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,它是使用两个摄像头采集立体图像对,然后根据其中包含的几何关系恢复出场景的三维信息,该技术不管是在军事、工业,还是民生等领域都有着越来越广泛的应用。本文基于双目视觉技术对物体的运动轨迹展开研究,主要包括了摄像机的标定、运动目标的检测与跟踪、立体匹配、运动物体三维轨迹生成等方面,其中着重研究了运动物体的检测与跟踪、立体匹配算法。本文详细内容如下首先,在摄像机标定方面,详细讨论了摄像机标定方法的分类及几种常用的坐标系,分析了摄像机的线性与非线性模型。详细阐述了用于本文摄像机标定的介于传统标定与自标定之间的张正友棋盘标定法,并利用Matlab标定工具箱完成摄像机的标定,获得相应的摄像机内外参数,为后面求取三维坐标奠定基础。其次,在运动物体的检测与跟踪方面,详细介绍了背景差分法的基本原理和几种常用的背景建模方法,并通过实验对几种方法进行了对比分析,最终选择基于统计平均的背景建模方法用于本文。深入研究了CamShift跟踪算法,比较了该算法的优劣,针对其需手动选择跟踪目标以及目标颜色与背景色相似时易跟丢的问题,本文将基于统计平均背景建模的背景差分法融入到CamShift算法中,通过实验证明改进后的算法能够改善传统CamShift算法存在的一些缺陷。然后,在对两个摄像机同时跟踪到的目标物体进行立体匹配方面,结合本文实际研究,以物体质心点作为特征点,省去了常规复杂的特征提取环节。但是,如果直接将提取到的质心点作为匹配点,会因噪声产生很多的误匹配,对于此,本文提出了将轮廓匹配与质心匹配相结合的方法,用轮廓来进行约束。通过实验证明了该方法具有有效性,能剔除较多的误匹配点。最后,结合得到的摄像机内外参数与相匹配的左右质心像素坐标点,利用最小二乘法求出质心三维坐标,并且仿真出物体运动过程中的空间三维轨迹。为了验证系统的精确性,采集了不同距离下的棋盘格图像,将棋盘格上已知的角点距离与实验距离相比较以判断误差,实验证明该系统在一定距离范围内,精度较高,具有一定的实用性。