利用二維圖像,重構(gòu)出三維的物體或者場景的三維重建技術(shù),是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場合。作為三維重建的一種有效實(shí)現(xiàn)途徑,非剛性運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（Non-Rigid Structure From Motion,NRSFM）技術(shù)能夠利用二維圖像序列的特征點(diǎn),同時(shí)恢復(fù)物體的三維形狀和相機(jī)的相對運(yùn)動。由于非剛性形變的不確定性以及缺乏關(guān)于三維形狀變形的先驗(yàn)信息,已有的NRSFM模型在精準(zhǔn)性和魯棒性上仍有待進(jìn)一步提高。本文針對NRSFM模型的魯棒性增強(qiáng)問題,結(jié)合相關(guān)約束,開展了以下三個(gè)方面的研究工作。（1）提出了一種基于局部偏差約束的列空間擬合方法,以降低部分特征點(diǎn)的估計(jì)結(jié)果可能顯著偏離其真實(shí)值的問題。首先,在考慮了每幀的總體估計(jì)誤差的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)以重建誤差的方差作為局部偏差的約束,以此構(gòu)建一個(gè)有效的三維形狀估計(jì)模型。然后,采用增廣拉格朗日乘子迭代算法將有約束的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為無約束的目標(biāo)函數(shù),并對此目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。此外,通過分析模型的可行解及參數(shù)的收斂性等問題,對此估計(jì)模型的優(yōu)化部分進(jìn)行了分析。由于利用了總體估計(jì)誤差和局部偏差,所提出的方法,可以對不同的特征點(diǎn),實(shí)現(xiàn)良... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１人類視覺系統(tǒng)可以毫不費(fèi)力地解釋這張照片中存在的由半透明材質(zhì)和陰??影形成的微妙變化，并從背景中將物體正確地分割開來??

輪廓Ｊ１紋琿??ｘ＞?Ｍｍ??圖１－２基于Ｍａｒｒ的視覺理論的視覺系統(tǒng)的三個(gè)表象層次??Ｆｉｇ．?１－２?Ｔｈｒｅｅ?ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ?ｌｅｖｅｌｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｖｉｓｕａｌ?ｓｙｓｔｅｍ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?Ｍａｒｒ＇ｓ?ｖｉｓｕａｌ?ｔｈｅｏｒｙ??運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?Ｆｒｏｍ?Ｍｏｔｉｏｎ，ＳＦＭ）技術(shù)是圖像三維形狀獲取的一??種重要途徑［６－７］。ＳＦＭ通過分析物體的運(yùn)動，獲得相應(yīng)物體的三維結(jié)構(gòu)和運(yùn)動信??息。對于給定的一組二維特征點(diǎn)觀測值，ＳＦＭ能夠估計(jì)這些特征點(diǎn)的深度值以??及尺度、旋轉(zhuǎn)和移動參數(shù)。因此，ＳＦＭ在計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域具有廣泛和巨大的??應(yīng)用前景，如與“匹配運(yùn)動”問題密切相關(guān)的機(jī)器人導(dǎo)航，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。圖１－３??展示了?ＳＦＭ應(yīng)用到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的兩個(gè)實(shí)例［８＿９］。??根據(jù)研究對象的不同，可將ＳＦＭ分為剛性運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)和非剛性運(yùn)動恢復(fù)??結(jié)構(gòu)（Ｎｏｎ－Ｒｉｇｉｄ?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?Ｆｒｏｍ?Ｍｏｔｉｏｎ，ＮＲＳＦＭ）。目前，針對靜態(tài)的剛性運(yùn)動??恢復(fù)結(jié)構(gòu)的研究

圖像坐標(biāo)系，以及像素坐標(biāo)系）之間轉(zhuǎn)換關(guān)系的基本知識。隨后，為了得??到一一對應(yīng)的基于特征點(diǎn)的二維圖像序列，本章簡單介紹了點(diǎn)集配準(zhǔn)的相關(guān)基礎(chǔ)??知識。本章的基礎(chǔ)理論知識可為理解后續(xù)的非剛性運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)模型奠定了一定??的基礎(chǔ)。??

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2955215