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[硕士论文] 硕士学位论文基于双目序列图像的三维物体运动估计 [复制链接]

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适用专业:信号与信息处理
适用年级:大学
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论文编号:40629

资料简介:
  硕士学位论文基于双目序列图像的三维物体运动估计 共87页,33162字
  
摘  要
  
图像序列运动估计的基本任务是从图像序列中检测出运动信息和结构参数,它在国民经济和军事领域等方面有着广泛的应用。它主要研究如何从不同时刻的双目图像序列中提取出有关场景中物体的运动信息。
  
本文主要研究了双目序列图像的运动估计所涉及的摄像机标定、边缘检测、特征直线段提取、图像匹配以及运动参数的计算等关键核心内容。在分析过程中,三维物体的结构参数和运动参数通过双目序列图像的直线光流场求解。针对直线段几何特征非常相像以及直线段共线引起的误匹配问题,利用距离约束、端点约束剔除误匹配。
  
本文采用精度较高、操作简单的张正友算法对摄像机进行了标定,获得运动估计所需的摄像机内部参数。边缘检测采用能够获得单像素连续边缘的Canny算子,采用改进的Hough变换提取图像的特征直线段参数、端点以及长度,计算直线段的梯度幅度。图像匹配包括运动图像的序列匹配和立体图像的立体匹配。根据直线段几何约束计算相似度,在相似度满足阈值的基础上,利用距离约束和端点约束剔除误匹配后,选取相似度最大的直线段为匹配直线段,从而实现序列匹配;在上述过程中加入极线约束,实现立体匹配。实验结果证明该算法有效地降低了直线段的误匹配率。对立体匹配后的直线段按角度参数分类后推导出空间直线结构参数的表达公式。由双目序列图像的线流场推导出物体的旋转运动参数,平移运动参数由旋转运动参数、空间直线结构参数和运动方程求出。
  
以人工合成的双目图像序列和实物模型双目图像序列的旋转加平移为算例,求出了三维物体的完整结构参数和运动参数,实验表明该方法是可行的。
  
关键词:双目序列图像,运动估计,线流场,序列匹配,立体匹配
  

  
目录
  
摘  要    I
  
Abstract    II
  
第1章  绪论    1
  
1.1研究目的及意义    1
  
1.2 国内外研究现状    2
  
1.3论文的主要内容    4
  
第2章  摄像机标定    7
  
2.1 摄像机标定方法的分类    7
  
2.2 张正友算法    8
  
2.2.1 算法原理    8
  
2.2.2 实验结果    11
  
2.3本章小结    13
  
第3章  图像预处理及特征直线段的提取    15
  
3.1 图像的边缘检测    15
  
3.1.1 常用的边缘算子    16
  
3.1.2 常用边缘检测算子的比较及实验结果    20
  
3.2特征直线段的提取    22
  
3.2.1 Hough变换检测直线的基本原理    22
  
3.2.2 线段的检测    23
  
3.2.3 实验结果    24
  
3.3本章小结    26
  
第4章  基于特征直线段的图像匹配    27
  
4.1 特征匹配    27
  
4.1.1 匹配准则    27
  
4.1.2 匹配策略    28
  
4.1.3特征直线的匹配    28
  
4.2 序列图像中的图像直线匹配    29
  
4.2.1匹配约束及相似性度量    29
  
4.2.2特征直线的匹配算法    30
  
4.2.3改进的直线段匹配算法    30
  
4.2.4实验结果    33
  
4.3 立体匹配    36
  
4.3.1匹配约束    36
  
4.3.2 匹配相似性度量    38
  
4.3.3匹配策略及算法流程    38
  
4.3.4 实验结果    39
  
4.4 本章小结    41
  
第5章  基于双目序列图像线流场的运动估计    43
  
5.1光流场的定义及其计算方法    43
  
5.1.1 光流场的定义及其基本等式    43
  
5.1.2 光流场的计算方法及不足    43
  
5.2 线流场的定义及其计算    44
  
5.2.1 直线的2D和3D表示    44
  
5.2.2 线流场的定义以及计算    45
  
5.3物体的结构参数    46
  
5.3.1平行放置的双目视觉模型    46
  
5.3.2 结构参数的求解    50
  
5.4运动估计    52
  
5.4.1 旋转参数    53
  
5.4.2 平移参数    55
  
5.5 本章小结    58
  
第6章  运动估计算例    59
  
6.1 人工合成图像算例    59
  
6.2 真实图像算例    64
  
6.3 本章小结    68
  
第7章  总结与展望    71
  
7.1 本文结论    71
  
7.2 后续工作的展望    71
  
参考文献    73
  
攻读硕士学位期间发表的主要论文和参与的科研项目    77
  
致谢    78


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