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视频序列中高精场景姿态变化检测
硕t:论文 视频序列中高
摘 要
使计算机具有利用一帧或多帧图像认知周围环境信息的能力是计算机视觉研究
中的一个重要目标。本文将角点检测、目标跟踪以及三维重建应用到场景姿态变化检
测中,讨论并研究相关算法,从而解决高精度的场景姿态检测这一问题。本文的目的
是得到高精度的场景姿态变化,算法思想是首先自动检测场景图像的角点,以角点作
为特征点,应用目标跟踪算法粗略的匹配特征点位置,然后运用分解因子算法,精确
检测场景中特征点的姿态变化,最后根据射影几何的交比不变性确定与选定的特征点
同一平面内的点的姿态变化。
在检测图像角点这一环节,本文讨论了Ha而s角点检测算法以及SusaIl角点检测
算法。在H耐s算法中,提出了一种根据求得的角点个数调整阈值的自适应阈值的方
法,提高了角点检测的精度。
在粗略检测场景姿态变化这一环节,以灰度不变性为前提,本文讨论了互相关算
在目标快速运动时算法的鲁棒性,本文应用了双向卡尔曼滤波对角点的变化进行平
滑。
在精确检测场景姿态变化这一环节,基于透视模趔,利用非线性优化算法对多幅
图像综合考虑,重构摄像机运动和对应的场景结构。用分解因子法来获得高精度的场
景姿态变化,这个算法只关心多帧图像中对应角点的位置而不关心图像本身的灰度、
纹理等信息。
最后,根据射影几何的交比不变性,应用分段线形仿射原理,确定场景的姿态变
’
化。
关键词:角点检测,图像匹配,卡尔曼滤波,分解因子,分段线性仿射
AbslI{lct 硕七论文
Abstract
An of researchistoma玉re underStandthe
i111portantgoalcomputer啊sion compmers
i幽rmationoftlleenVironment诵t11a劬me
or anicle、ⅣiU comer
cogIlitive.T11isprof;ile
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