基于神經網絡的剛體三維運動分析.pdf

1、三維物體運動估計是計算機視覺中的一個重要部分。它包括剛體和非剛體的運動分析。區(qū)別于傳統(tǒng)的基于匹配與基于光流的分析方法，本文采用基于神經網絡的分析方法，對三維剛體的運動參數估計進行研究。 本文針對三維剛體運動參數估計的情況，建立神經網絡模型來求得感興趣剛體的運動參數估計。主要內容歸納如下： 第一章介紹了運動分析的理論與剛體運動分析的國內外研究現(xiàn)狀，提出了本文的研究內容及方法。 第二章介紹了三維運動分析的基礎理論，包

2、括攝像機模型、剛體運動模型，簡單介紹了傳統(tǒng)的兩種運動分析方法。 第三章重點研究了攝像機的單目標定及雙目標定。由于三維剛體運動分析中涉及到剛體上特征點的三維坐標，故需要通過攝像機系統(tǒng)來求取剛體的三維坐標。首先通過單目標定得到攝像機的內部參數；然后在此基礎上標定出雙目攝像機的位置關系，從而計算剛體的三維坐標。 第四章探討了運動分割的內容。研究剛體的運動，首先需要從攝像機拍攝的場景中分離出運動的剛體，這里采用基于背景維護的運動

3、物體分割，得到運動區(qū)域，為進一步提取運動剛體的特征點提供數據。 第五章重點研究了特征點的提取及匹配。在運動分割得到剛體運動區(qū)域的前提下，通過Harris角點檢測和強角點檢測的方法，提取出運動剛體的特征點，并且根據基于灰度的塊匹配方法在左右攝像機之間建立特征點匹配以求取剛體特征點的三維坐標，根據多分辨率光流的匹配方法在前后運動圖像幀之間建立特征點匹配，為下一步運動參數估計提供準備。 第六章著重分析研究了基于神經網絡的三維剛