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基于图像序列的目标跟踪及三维重建技术研究

作　者: 李泽东
导　师: 刘砚菊
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 双目视觉射影重建粒子群优化算法 SIFT算子
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 102次
引　用: 1次
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内容摘要

近年来,随着计算机技术的迅速发展,对物体或景物三维模型的需求越来越多。随之计算机视觉技术也飞速发展起来,其中机器人视觉是计算机视觉发展的一个主要方向。机器人可以代替科研人员在恶劣环境下进行科研考察,如,太空、深海、隧道等等人力所不能及的地点。考察环境中的目标物体的形状、大小、空间位置等等数据需要机器人的视觉系统采集并分析,以得到有用的数据,使得机器人可以对目标物体识别和采集。本文以月球探测车背景,通过双目立体视觉系统,采集目标物体的序列图像,确定目标物体的序列图像中的特征匹配点,通过确定的匹配点求得序列图像的对极几何约束条件,根据对极几何约束条件求解摄像机的投影矩阵,进而从摄像机采集的图像中分割出的目标物体特征的三维信息,进行行驶方向控制。依据目标物体的三维信息,达到自动驱动漫游车驶向感兴趣的目标物体的目的。论文系统的论述了在自标定的射影坐标系下对目标物体的特征点进行跟踪,并对摄像机采集的二维序列图像进行目标物体三维射影重建的方法。在建立物体三维重建模型的基础上,又引入了粒子群优化算法(PSO)以及松弛迭代算法,研究了PSO算法以及松弛迭代算法的原理,将其作为数据模型的优化算法对得到的数据进行优化处理,通过仿真实验对原始模型数据与优化后的模型数据进行了比较,结果证明优化方案有利于提高重建的精度。基于采集的标准图像序列的一系列实验结果表明基于图像序列进行目标跟踪的方案是可行的、实现目标所需要的相关算法是有效的。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-16
  1.1 课题来源及研究背景和意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 论文的主要研究内容  14-16
第2章成像模型与射影几何原理  16-25
  2.1 图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系  16-18
  2.2 针孔摄像机模型  18-20
  2.3 射影几何原理  20-24
    2.3.1 射影坐标系的定义  22-23
    2.3.2 射影变换的代数表达  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第3章摄像机标定  25-44
  3.1 传统标定方法  25-26
  3.2 基于主动视觉的标定方法  26-27
  3.3 自标定方法  27-33
    3.3.1 自标定方法的原理  28-31
    3.3.2 基于双目视觉的自标定算法  31-33
  3.4 基础矩阵求解  33-40
    3.4.1 特征点检测  33-35
    3.4.2 特征点匹配  35-38
    3.4.3 基础矩阵计算  38-40
  3.5 实验结果  40-43
  3.6 本章小结  43-44
第4章特征点跟踪及基础矩阵优化  44-55
  4.1 基于SIFT 的特征点跟踪  44-47
  4.2 基础矩阵优化  47-50
    4.2.1 目标函数确立  47-49
    4.2.2 基于PSO 的基础矩阵优化  49-50
  4.3 实验结果  50-54
  4.4 本章小结  54-55
第5章三维射影重建  55-67
  5.1 投影矩阵求解原理  55-58
  5.2 空间点云重建  58-61
  5.3 目标物体三维射影重建  61-64
    5.3.1 三角剖分  61-63
    5.3.2 三维纹理映射  63-64
  5.4 实验结果  64-66
  5.5 本章小结  66-67
结论  67-69
参考文献  69-73
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果  73-74
致谢  74-75

基于图像序列的目标跟踪及三维重建技术研究

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