圖像序列中運動目標的三維重建的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展，視頻處理技術得到越來越廣泛的應用。視頻處理技術的研究內(nèi)容包括運動目標檢測和物體跟蹤等很多領域，視頻處理技術的研究成果可以廣泛地應用在各個領域。從目前的形勢來看，只對目標進行簡單的檢測和跟蹤是遠遠不夠的，如何實時呈現(xiàn)運動目標的三維結構顯得尤為重要。
　　當攝像機運動時，圖像背景也隨之運動，運動目標的檢測變得很困難。本文深入研究了圖像匹配算法，并針對SIFT匹配算法做出了如下改進:先計算特征點的疏密程度，然后再

2、進行相關程度（歐式距離）的計算，使得特征點匹配算法的搜索范圍小，匹配范圍更有針對性。在改進的SIFT匹配算法中，隨著疏密程度的不同，閾值也隨之動態(tài)變化，實驗驗證了改進的SIFT算法在準確率和計算效率上都有所提高?；诟倪M的SIFT算法，本文提出了運動攝像機下的運動目標檢測流程，流程包括改進全局特征點檢測與匹配、求解全局運動模型及運動矢量、計算出局部運動矢量得到運動目標特征點、采用種子填充法進行填充、最后提取運動目標的圖像?；谠撃繕藱z測

3、流程，本文使用獲取圖像、攝相機標定、特征點提取、特征點匹配、獲取物體的深度圖、恢復物體的三維信息的三維重建流程，并在Visual Studio2008平臺下實現(xiàn)了對檢測運動目標結果圖像的三維重建。
　　論文首先介紹了計算機視覺相關理論，然后給出了攝像機的標定與成像方法。接著，論文詳細介紹了圖像的預處理方法和角點檢測算法，包括如何去除噪聲、增強圖像，如何進行角點檢測和特征點匹配等。然后，論文給出了改進的SIFT匹配算法，深入分析了攝