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单目图像序列的运动分割和3D表达方法

作　者: 潘丰俏
导　师: 于慧敏
学　校: 浙江大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 3-D运动分割 3-D表达能量函数曲面演化水平集
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

目前,三维运动目标的检测和重建是计算机视觉一个重要研究课题,它的应用领域包括机器视觉、自动导航等领域等。本文将研究如何在一个统一的框架下实现单目图像序列的3D运动目标的分割,运动信息的估计和深度估计。本文针对3D表达和运动分割,提出了一种新的基于单目图像序列的运动分割和稠密3D表达模型。利用Dominant Motion Segmentation方法,结合活动轮廓、变分法和3D运动模型,实现了一种时空域的处理模型,该模型利用了现代数学方法将3D运动分割和稠密3D表达问题作为一个整体来研究,转化为统一的优化分割和估算问题。首先本文基于最大后验模型、运动和深度约束模型、观察模型和先验模型,提出了一个包含有运动信息、深度信息和分割曲面的能量函数。然后,本文通过变分法和梯度下降法来最小化该能量函数,通过数值偏微分方程的方法来实现深度信息和运动的估计,通过基于水平集的活动轮廓模型的方法来演化分割曲面。然后,本文通过深度图对应的彩色图和灰度图对深度信息进行修正,得到更为准确的深度信息。实验结果表明该算法能同步实现单目图像序列的运动分割和稠密3D表达,能处理摄像系统和目标同时运动的情况和多运动区域的情况。最后,对本文的运动分割和3D表达进行了总结,并且提出了未来的研究方向。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-17
  1.1 课题的背景和意义  8-9
  1.2 运动目标的检测和3D表达的研究现状  9-16
    1.2.1 运动目标的检测的研究现状  9-15
    1.2.2 单目摄像机3D表达的研究现状  15-16
  1.3 本文的研究内容  16
  1.4 本文的组织结构  16-17
第二章时空域模型的建立  17-22
  2.1 时空域最大后验模型的建立  17-18
  2.2 运动参数与深度约束模型  18-19
  2.3 观察模型  19-20
  2.4 先验模型  20-21
    2.4.1 主动轮廓的先验约束  20
    2.4.2 深度的先验约束  20-21
  2.5 能量函数  21-22
第三章能量函数的最小化及数值实现  22-36
  3.1 能量函数的最小化  22-24
    3.1.1 初始化  22
    3.1.2 通过梯度下降法求运动参数  22-23
    3.1.3 通过梯度下降法求深度  23-24
    3.1.4 曲线驱动力的求取  24
  3.2 数值实现  24-36
    3.2.1 运动参数估计的数值化实现  24-26
    3.2.2 深度估计的数值化实现  26
    3.2.3 曲面演化的数值化实现  26-34
    3.2.4 迭代步长和系数的确定  34-36
第四章深度信息的检验和修正  36-39
  4.1 标记不可靠的深度点  36-37
  4.2 修正不可靠的深度点  37-39
    4.2.1 深度修正的能量函数的提出  37-38
    4.2.2 利用能量函数进行深度修正  38-39
第五章算法实现与实验结果  39-57
  5.1 算法设计  39-43
    5.1.1 背景为主运动目标的能量函数最小化  40-41
    5.1.2 检验与修正背景的深度信息  41
    5.1.3 重新进行背景为主运动目标能量函数最小化  41-42
    5.1.4 第一个目标为主运动目标能量函数最小化  42
    5.1.5 检验与修正第一个目标的深度信息  42
    5.1.6 重新进行第一个目标为主运动目标能量函数最小化  42-43
  5.2 实验结果与比较  43-57
    5.2.1 单目标平移运动、摄像机运动的情况  43-46
    5.2.2 单目标旋转运动、摄像机运动的情况  46-49
    5.2.3 多目标运动、摄像机不运动的情况  49-52
    5.2.4 多目标平移运动,摄像机运动的情况  52-57
第六章总结与展望  57-59
  6.1 总结  57-58
  6.2 展望  58-59
参考文献  59-64
攻读学位期间的研究成果  64-65
致谢  65

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