基于图像序列的场景合成

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1、哈尔滨工业人学工学硕L学位论叟问的关系，这种关系的确定在场景合成、运动物体的跟踪、运动轨迹的描绘等方面都有着广泛的应用。以往的场景重构主要是通过硬件设备来辅助完成的，这佯需要很大的开支，而且在某些特殊的情况下是不适用的。然而通过图像序列进行场景熏构，并不需要其它的辅助设备，只需要一部摄像机和一台计算机，就可以还原出较真实的场景。本课题来源于哈尔滨工业大学模式识别及智能控制研究中心与美幽犹他大学计算机系的承恒达教授及国家体育总局冬季运动管理中心联合开发的“短道速滑滑行数据测量技术的研究”。本课题解决的是浚系统中场景重构

2、部分，该郝分可以帮助解决计算运动员的瞬时速度、加速度、角速度和滑行距离，并对运动员的跟踪、运动员轨迹的描绘提供了帮助。1．2本课题的有关领域现状场景还原技术的研究早在80年代就开始了，鼠前世界上很多的名棱、科研机构和公司都在进行这方面的研究。美国的一些大学开发出了基于图像序列的场景还原软件，并已经投入了实际应用。我国在这方面的研究起步较晚。目前，一些软件公司开始致力于开发此类的软件。基丁二图像序列的场景还原所需设备简单，只需要一台普通的摄像机和一台计算机就可完成。主要过程是通过拍摄好的一段视频，利用所开发的软件对这段

3、视频进行处理后，完成场景的合成。这部分主要讨论一下场景合成的有关算法及目前国内国际上的一些研究现状和研究的趋势。本文主要从两个方面束提高算法的精度——场景合成的准确率及在本系统中满足实际应用的要求，第一，研究和改进图像特征点的匹配算法；第二，研究并提高两个视角之间关系矩阵的精度。下面就对这两个方面国内外的一些常用的方法和算法作以简要地介绍。1．2．1特征匹配技术非标定双目图像匹配是许多计算机视觉研究中极其重要的一个环节。在二维重建、摄像机自定标、目标姿态估计、镶嵌图生成等问题中，往往需要得到准确的特征匹配关系，并在此

4、基础上得到视觉系统的极线几何结构，最终通过射影几何学获得场景的欧氏几何解释。要确定双目图像或相临两幅图像之闻的关系，就要利用图像上固有的信息来确定。因此在特征提取之前，需要提取陶哈尔滨l业大学工学硕士学位论文像上的固有信息——特征点。特征匹配技术是将两个视角(图像)上提取的特征点进行匹配，形成一对一的对应关系，抛弃那些没有匹配上的特征点。首先要对每个视角的图像进行特征点的提取，然后利用相关的算法匹配这些已经提取出的特征点。特征点的提取采用最为经典的Hartis拐角检测算法；特征点的匹配算法是研究的重点，国内外的学者也

5、进行了大量的研究，主要方法如下：(【)基于极线几何的特征匹配方法从双目视觉的极线几何模型出发，在匹配过程中引入基础矩阵的鲁棒估计方法，使用极线约束指导特征匹配过程。Torr⋯在初始灰度相关匹配后，使用RANSAC随机优化算法计算基础矩阵并剔除大多数错误匹配。Zhang””在得到图像灰度相关匹配结果后，使用局部视差梯度约束松弛迭代估计每个候选匹配的支持，然后使用LMedS鲁棒估计方法得到较准确的基础矩阵估计。这类方法本质上是随机优化过程，其效率和难确性在很大程度上依赖于最初候选匹配的正确率，容易陷入局部最优。(2)基于

6、灰度相关系数的加权方法该方法使用高斯函数将两个点集中的每对点的距离加权获得近似矩阵，随后通过奇异值分解的方法获得匹配关系。后来Pilul’对该方法进行了改进，他使用灰度相关系数对近似矩阵加权得到了更好的匹配效果。但此种方法对存在较大旋转变换时缺乏鲁棒性。(3)确定性退火方法Gol扩1等人在统计物理学的启发下，首先确定最小代价函数，然后使用确定性退火方法最小化匹配代价函数，最终得到近似最优匹配结果和两个点集之恻的仿射变换估计。但是他们没有给出更具一般意义的双目透视投影成像模型r的解决方法，同时由于他们是随机选择初始匹配

7、的，从而导致整个迭代算法收敛较慢。(4)基于遗传算法(GA)的点模式匹配方法基于遗传算法的点模式匹配方法“3是近些年来特征优化技术中采用的一种新方法。以仿射变换的匹配结果为初始代价，从极线几何约束出发构造相似性度量，然后利用遗传算法实现了透视变换下的点模式匹配问题。(5)基于局部最大熵的特征匹配方法传统的基于灰度的匹配算法抗噪声能力和抗局部几何变形能力较差，通过图像熵变换，一些学者提出了一种新颖的基于局部最大熵的特征匹配算法”1；通过局部特征点所在区域的相关匹配；获得具有最大可信度的匹配结果。由于哈尔滨工业大学1i学

8、硕士学位论文匹配只是在特征点之间进行，且在匹配过程中引入了外极线和一致性约束条件从向大大降低了计算消耗和错误匹配率，获得了比较理想的效果。1．2．2多视角关系的确定特征点匹配完成后，接下来的工作是确定多视角之间关系。菖先，应该先确定相I临两个视角之间关系，这一步非常关键，它直接影响到多个视角关系的确定．从而进一步影响到场景合成的效果。两个相临视