基于形变模型由立体序列图像恢复3D物体形状

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1、中南大学博士学位论文基于形变模型由立体序列图像恢复3D物体形状姓名：夏利民申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：谷士文2000.9.1●io主童查兰竖主堂垡鲨苎——摘要物体形状是物体的重要特征，物体形状恢复在虚拟现实、自控车辆、机器人等3D环境分析、监控系统中物体的跟踪、识别、生物医学图象处理、工业在线自动检测等领域有广泛的应用前景。本文结合由立体视觉求深度和形变模型等方法，提出了在形变模型框架下从2D立体序列图像恢复物体3D形状的方法。澌作的主要工作如下：1．对活动轮廓进行了一些改进，提出了一种基于活动轮廓的图像自适应动态分割方法。引入了与图像统计特性、模糊信息有关的加权外部

2、能量，以克服噪声影响，使分割结果与活动轮廓的初始位置无关；提出了活动轮廓参数自适应调整方法，柔性控制模型的形状，使其具有逼近任意复杂形状的物体边缘的能力：为了提高图象分割的速度和鲁棒性，提出了基于活动轮廓模型的多分辨率算法；将改进的活动轮廓和光流模型相结合提出了基于活动轮廓模型的运动物体的动态分割方法。与传统的基于活动轮廓的图像分割方法相比，我们的方法：(1)分割结果不受噪声影响，且与活动轮廓的初始位置无关；(2)分割效果好，适合于复杂环境中复杂形状的物体分割；(3)分割的速度快。2．详细讨论了由立体视觉重建空间3D点的方法。为了提高立体匹配的效果，我们同时利用灰度、灰度梯度信息进行匹配，通

3、过引入可控制的匹配连续性约束，将匹配视差限制在平滑解空间，同时又能有效地保护视差表面不连续的信息：在此基础上，提出了基于物理模型的立体匹配方法，即将立体匹配的约束条件转化为物理模型的势能，通过求解能量最小模型来获得一连续、光滑的视差图。为了克服局部最优问题及解对初始模型的敏感问题，采用两个位于真实视差表面两侧的物理表面模型，迭代过程中对能量较大的表面附加驱动力，使其靠近另一表面，直到两个表面收敛到同一个解。3．利用光流模型和序列图像导出物体的3D运动式，并利用该运动使形变模型对准物体的表面块。4．提出了基于形变模型的3D表面恢复方法，给出了形变模型的内部、外部约束条件，在此基础上利用物理原理

4、建立了基于形变模型的3D表面恢复的动态方程，并给I：1：I了模型更新公式：结合有限元方法提出了基于有限元法的表面模型的3D表面恢复方法，为了权衡重建的精度和计算量，并使模型具有自适应能力，我们利用ACD(AffineCellDecomposition)方法给出了有限元自适应划分方法和模型自适应变化方法。●o主童丕堂竖主堂堡堡苎——5．为了对未知拓扑结构的物体进行恢复，我们将水平集方法用于3D表面恢复，建立了模型更新的水平集进化方程；提出了一种新颖的速度延伸方法；结合狭窄区域技术和多分辨率方法提出了基于水平集方法的3D表面恢复的快速算法：给出了模型可视化方法。采用文中提出的方法分别对户内、户外

5、静止物体、运动物体进行了3D表面形状恢复实验，实验绝果表明，我们的方法能用于拓扑结构未知的复杂物体的3D表面恢复。r关键词：活动论≤物理梗疸／毛变摸看水平集方法有限矮多分痪≤二法3D形状恢复∥Il●l生塑奎兰堡主兰垡笙壅—————————————————————————————————————————————————一——一AbstractTheobjectshapeisoneofthemostimportantattributesofaphysicalobject，whichCallbeusedinavarietyofapplicationssuchasobjecttracking，rec

6、ognition，navigation，surveillanceandvisualization．Thisdissertationpresentsamethodfor3Dshaperecoveryfromasequenceofstereoimagesbasedoi'1deformablemodels，whichintegratesshapefromstereopsisanddeformablemodels．Themainworkandresearchresuksaresummarizedinthefollowingfiveaspects：(1)Anadaptivedynamicimagese

7、gmentationispresentedbasedonallactivecontour，andexternalenergiesaredevelopedinassociationwiththestatisticalcharacteristicsofimageandgradient，whichisinsensibilitytonoiseandtotheinitiallocationofactivecontour