基于運動對象網(wǎng)格模型的運動估計方法研究.pdf

1、在航空測量領(lǐng)域，運動物體的運動參數(shù)非接觸式測量是非常重要的研究內(nèi)容，因為在航空器，推進器，武器系統(tǒng)，風洞流場等的性能測試中，往往會遇到難以使用接觸式傳感器進行測量的情況。隨著數(shù)字視頻處理、計算機視覺以及機載計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，使得利用數(shù)字視頻分析技術(shù)和變形測量模型DMM(DeformationMeasureModel)相結(jié)合的非接觸測量技術(shù)變?yōu)榭赡?。本文對于視頻圖像上運動物體的運動參數(shù)的檢測、跟蹤和估計等問題進行了研究，改進并提出了一

2、種新的基于運動對象網(wǎng)格模型的運動估計方法，實現(xiàn)了非均勻動態(tài)網(wǎng)格下的光流場計算，取得了較好的結(jié)果。本文的主要工作內(nèi)容和所取得的研究成果如下： 1)、實現(xiàn)了一種基于對象的網(wǎng)格模型生成方法，首先采用多邊形近似得到視頻運動對象邊緣點，其次利用SUSAN檢測算子檢測視頻運動對象的角點，然后采用幀差信息剔除某些點。最后用這些點作為Delaunay三角化網(wǎng)格模型的網(wǎng)格節(jié)點進行建網(wǎng)。 2)、計算稀疏光流場，以確定網(wǎng)格節(jié)點的光流，在網(wǎng)格模

3、型的運動估計中，網(wǎng)格節(jié)點的運動估計方法是非常重要的步驟，網(wǎng)格節(jié)點的運動矢量估計必須具有很高的魯棒性，否則會造成后續(xù)幀網(wǎng)格拓撲結(jié)構(gòu)的較大改變，進而導致后續(xù)運動補償、預(yù)測圖像重建等環(huán)節(jié)出現(xiàn)嚴重的連帶效應(yīng)。我們利用一種Bayesian(貝葉斯)估計的MAP(最大后驗估計)方法，該方法可以有效的改善和提高運動矢量估計精度。 3)、計算稠密光流場，以確定所有象素的光流。網(wǎng)格運動模型表示中，網(wǎng)格的運動一般由網(wǎng)格頂點的運動來描述，由于網(wǎng)格頂點