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文檔簡介
1、本論文研究如何從不知道相機(jī)參數(shù)的情況下獲得的圖像序列,即非標(biāo)定圖像序列中重建出三維物體,對其中的若干關(guān)鍵技術(shù),特別是基于正投影和針孔模型下的射影重建、仿射重建、相機(jī)標(biāo)定和非剛體的三維重建等方面進(jìn)行了深入的研究。傳統(tǒng)重建方法針對已標(biāo)定的圖像序列進(jìn)行的,由于該方法要求事先對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,因此在圖像獲取過程中,不能對相機(jī)進(jìn)行調(diào)焦,導(dǎo)致實(shí)用性較差。本文從理論和實(shí)踐兩方面研究了在相機(jī)參數(shù)未知的情況下,研究如何從非標(biāo)定圖像序列中重建出三維物體結(jié)構(gòu)及
2、其運(yùn)動。主要取得了以下研究成果:
1.提出了一種基于1維子空間的三維重建方法。該方法假設(shè)相機(jī)為正投影模型,利用三維空間結(jié)構(gòu)點(diǎn)所構(gòu)成的行向量生成的子空間和由所有的圖像點(diǎn)構(gòu)成的子空間是同一子空間,同時(shí),該子空間中的任何基底都可以為一個重建結(jié)果的特性,這樣該子空間可由第1幅圖像和另一個行向量組成,并線性地求取該行向量。
2.在正投影模型下,針對去除中心化影響后的圖像點(diǎn),分別提出了一種基于3維子空間和秩3約束的遮擋點(diǎn)恢復(fù)方法
3、?;?維子空間約束的遮擋點(diǎn)恢復(fù)方法利用三維空間結(jié)構(gòu)點(diǎn)構(gòu)成生成的子空間與所有的圖像點(diǎn)生成的子空間屬于同一子空間的特性,構(gòu)造了一個線性迭代算法,經(jīng)多次迭代可求得遮擋點(diǎn)的真實(shí)位置?;谥?約束的遮擋點(diǎn)恢復(fù)方法利用所有圖像特征點(diǎn)構(gòu)成的矩陣秩為3的特性,利用向量在其正交補(bǔ)空間上的投影為零向量的性質(zhì),求到遮擋點(diǎn)的初步位置,再代替圖像中的遮擋點(diǎn),經(jīng)過多次循環(huán)后,最后可以精確地求到遮擋點(diǎn)的真實(shí)位置。
3.利用所有未去除中心化影響的圖像點(diǎn)組成
4、一個秩4矩陣的特性,提出了一種能夠處理遮擋點(diǎn)的基于正交補(bǔ)空間的三維重建方法,該方法將圖像兩兩組合,并刪除同組中的遮擋點(diǎn),利用刪除遮擋點(diǎn)后的圖像組生成的正交補(bǔ)空間之和等于三維空間結(jié)構(gòu)點(diǎn)生成的正交補(bǔ)空間的特性,線性地求解該線性子空間,完成射影重建,利用空間結(jié)構(gòu)點(diǎn)的約束,過渡到仿射重建,最后利用正投影模型約束,過渡到歐氏重建。該方法的優(yōu)點(diǎn)(1)重建過程是線性的,克服了現(xiàn)有迭代方法需要較好初值的缺點(diǎn);(2)將所有的圖像及可見圖像點(diǎn)都平等地看待。
5、
4.提出了基于組織進(jìn)化的遮擋點(diǎn)恢復(fù)方法,該方法利用未去除中心化影響的所有圖像點(diǎn)構(gòu)成的矩陣秩為4的特性,將遮擋點(diǎn)當(dāng)作變量,建立遮擋點(diǎn)恢復(fù)的目標(biāo)函數(shù);然后利用組織進(jìn)化算法對遮擋點(diǎn)進(jìn)行全局搜索,將搜索的值作為遮擋點(diǎn)的位置,再利用所構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)對種群中的個體進(jìn)行評價(jià)。經(jīng)過多代進(jìn)化,最后取最優(yōu)值作為遮擋點(diǎn)的位置。
5.在針孔模型下,提出了一種基于秩4約束的遮擋點(diǎn)恢復(fù)方法,該方法利用所有圖像點(diǎn)及深度因子構(gòu)成的矩陣秩為4及向量
6、在其正交補(bǔ)空間上的投影為零向量的性質(zhì),求到遮擋點(diǎn)的初步位置及深度因子,再代替圖像中的遮擋點(diǎn),經(jīng)過多次循環(huán)后,最后可以精確地求到遮擋點(diǎn)的真實(shí)位置。
6.提出了一種利用圖像中的互相垂直的兩對平行線來實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自標(biāo)定,該方法利用模約束可以提供一個方程,及圖像中的兩對互相垂直的平行線可以提供兩個線性方程的特性,利用兩幅圖像就可以實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自標(biāo)定。且該標(biāo)定方法在求解過程中是準(zhǔn)線性的。
7.為了從非標(biāo)定圖像序列中重建出三維非剛體
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