汽车车内噪声直接影响乘员的身心健康和乘坐舒适度,如何对其实现有效控制,是国内外研究人员广泛关注的问题。作为车内噪声主动控制关键环节,乘员耳侧空间坐标的跟踪识别非常重要。本文基于动态图像处理技术,对乘员耳侧空间坐标动态识别技术进行研究。首先,设计双目立体视觉测量系统。根据乘员耳侧动态识别要求定义空间坐标系,研究像素坐标系与世界坐标系变换关系,建立乘员耳侧空间坐标动态识别系统数学模型。在此基础上,设计乘员耳侧空间坐标动态识别双目视觉系统,确定硬件组成及其安装参数。其次,利用基于RAC(Radial Alignment Constraint)的两次标定算法进行乘员耳侧空间坐标动态识别系统标定。基于一阶径向畸变摄像机模型,考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜主要畸变因素,得出双目摄像机内外参数,并重建了真实环境下乘员耳侧三维坐标。重建结果表明,该方法所得标定结果合理,可用于乘员耳侧空间坐标动态识别系统标定。再次,基于人耳肤色特征与轮廓特征检测图像中乘员耳侧区域。建立人耳肤色特征直方图模型,采用自适应阈值分割方法提取图像肤色区域;通过边缘轮廓检测和图像形态学运算,提取出含有人耳的待检测区域,对待检测区域进行连通性分析,结合人耳轮廓特征实现乘员耳侧区域检测。最后,基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征对乘员耳侧区域进行特征点提取与立体匹配,结合追踪算法实现乘员耳侧空间坐标的动态识别。通过尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向分配以及关键特征点特征向量生成,进行乘员区域特征检测;利用KD-树(K-Dimension Tree)搜索算法和最小二乘法,获取人耳区域匹配点对,实现人耳图像的立体匹配与三维信息获取;运用卡尔曼滤波方法追踪乘员耳侧区域,获取乘员耳侧区域空间动态坐标。实验结果表明,该方法可实现乘员耳侧空间坐标动态识别。本文旨在研究乘员耳侧空间坐标动态识别方法,对车内噪声主动控制具有一定的理论价值和指导意义。