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基于单目视觉的非刚体三维运动分析

黄文清

   三维运动视觉分析是计算机视觉中十分活跃的研究领域之一。它以图像处理研究成果为基础,主要研究空间中物体的运动情况,通过测量与计算物体特征在图像平面上的坐标变化,分析场景中运动物体的三维结构,估计物体的运动参数。目前,它已成为运动图像处理的重要组成部份。 相对刚体运动而言,现实世界中非刚体运动是一种更常见、更普遍的运动形式。由于非刚体运动的普遍性和多样性,近年来非刚体运动视觉分析已在许多领域得到了应用,如:农业信息智能处理领域、农业机械智能化领域、农业和食品工业应用场合、医学领域、生物特征识别技术领域等。非刚体运动视觉分析技术不仅可用于农业、农业机械或与农业相关的领域,在别的领域也同样具有非常广泛的应用前景。 考虑到农业领域中,连接型和弹性型非刚体运动是更为普遍的非刚体运动形式,因此本文的工作主要面向连接型和弹性型非刚体运动展开,以人体、手指和合成单目动态图像序列为研究对象,提出了一些相应的模型和算法,期望为双足机器人行走步态控制、多指灵巧手的设计以及其他一些与非刚体运动相关的研究工作提供有效的理论和方法。 全文共分三篇,主要围绕三维运动分析的基本概念和方法、连接型非刚体运动及结构参数估计、弹性型非刚体运动及结构参数估计三方面内容展开,主要内容安排如下: 第1章阐述了非刚体运动视觉的研究意义,介绍了常见的非刚体运动形式分类方法,分析了现有的连接型非刚体和弹性型非刚体运动分析方法及其存在的不足,提出了本文主要的研究内容和研究方法。 第2章介绍了与本文三维运动分析相关的一些基本概念和方法,给出了三维运动分析的主要求解参数,分析说明了本文以下章节采用透视投影模型和基于特征对应运动估计方法的理论依据。 第3章以单目人体运动图像序列为实验对象,提出了一种人体三维运动信息恢复方法,该方法分为两部分:基于遗传算法和Kalman滤波的二维特征点跟踪和基于多约束融合的关节点三维运动分析。在二维特征点跟踪算法中,将基于Kalman滤波理论的特征点跟踪方法与遗传算法有机地结合在一起,以遗传算法的运算流程为基本框架,在遗传算法的个体及适应度函数设计中,综合考虑特征点的预测跟踪结果、伪特征点、特征点的遮挡以及运动平滑性等因素。在关节点三维运动轨迹估计方面,综合考虑了二维图像坐标与三维空间坐标的透视投影关系、人体运动的局部刚性和平滑性、人体骨骼的生理解剖学知识等因素。实验结果表明,利用本章提出的方法可以有效地去除图像中的伪特征点,恢复出被遮挡特征点的位置,实现图像序列中特征点的正确匹配,在透视投影模型下,基于刚体约束、结构约束和运动平滑性约束能有效恢复出尺度意义下人的手臂和腿的三维运动轨迹。 第4章以单目手指运动图像序列为实验对象,主要研究了基于小平面对应模型的非刚体三维运动估计方法。结合手指骨架模型的运动特性分析,给出了手指三维运动估计中的运动约束、深度约束和刚体约束方程,利用惩罚方法建立了三维运动估计目标函数。为解决特征点匹配问题,结合第3章的特征点Kalman滤波器设计方法,给出了改进的基于块匹配和Kalman滤波的特征点跟踪算法。实验结果表明,本章提出的方法可以实现图像序列中特征点的正确匹配,通过对目标函数的优化求解,能有效恢复出手指的三维运动轨迹。 第5章和第6章以弹性型非刚体合成运动图像序列为研究对象,在假设帧间特征点匹配关系已确立的前提下,将非刚体三维运动参数求解问题转化为非刚体上特征点的三维运动参数求解问题,给出了透视投影方式下非刚体的局部仿射运动模型。需要指出的是,该模型也可以用其它合理的运动模型来代替。 第5章探讨了基于正则化的非刚体局部三维运动估计方法。将非刚体运动的先验知识融入到运动估计过程中,分析了正则化运动估计中目标函数的建立方法。最后,通过Levenberg-Marquart非线性最优化方法实现了非刚体的局部运动参数求解。实验结果表明,与不采用正则化的最小二乘估计方法相比,本章提出的方法可以更鲁棒地估计出非刚体的局部三维运动参数。 为了解决正则化方法只能分析非刚体局部三维运动的缺点,第6章在基于MAP-MRF的分析框架中建立了与特征点运动估计相对应的非规则MRF模型,构造了非规则MRF模型中反映非刚体局部三维运动参数之间约束关系和运动参数联合概率分布的能量函数,通过能量函数最小化估计运动参数。为提高求解效率并解决解的唯一性问题,建立了分层MRF模型,在较粗层使用最小二乘法,在更细化的层中采用SA算法,并根据非刚体三维运动估计的特点提出了模拟退火算法的改进方案。实验结果表明,本章提出的方法可以鲁棒地估计出弹性型非刚体的三维运动参数。 第7章总结了本文的研究内容,指出了本文的创新点,提出了进一步的研究方向。……   
[关键词]:三维非刚体运动视觉;遗传算法;Kalman滤波;正则化;多层Markov随机场;模拟退火算法
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:浙江大学2007年
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