基于相机阵列的飞行蝙蝠运动捕捉

发布时间：2021-01-15 03:42

　　近年来仿生扑翼飞行器研究正掀起一轮新的热潮,蝙蝠作为最为独特的飞行生物之一,其高效的飞行机制对飞行器的设计具有重要的指导作用,因而受到了来自生物学、神经科学、计算机科学以及机械工程等不同领域研究人员的广泛关注。随着相机成像与计算机视觉技术的发展,通过视觉三维重建的方法定量地研究蝙蝠飞行成为可能。为了获取精确的三维重建,通常需要在蝙蝠骨骼、关节、翼膜等关键位置贴上标记,利用己标定相机之间标记的对应关系恢复出三维点集。由于标记点数量较多,采用人工方式定位标记、确定匹配的时间成本很高,因此,设计一套标记自动提取与追踪方法对构建庞大的蝙蝠飞行数据库具有重要的应用价值。常用的特征提取方法如角点提取、Blob提取、尺度不变描述符等通常先提取出大量特征,再根据一些约束条件对特征进行筛选、匹配,适用于缺乏先验知识的一般场景,但是对于特定标记物提取而言容易受噪声干扰,因而查准率较低。本文根据蝙蝠标记的特点,提出一种基于图像分割的方法进行标记定位。为了抑制背景区域中相似特征的干扰,首先采用改进的自适应阈值ViBe算法获取精确的前景分割,然后在分割得到的蝙蝠区域内部进行高斯拉普拉斯增强,利用最大类间方差法进... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１蝙蝠飞行通道、相机阵列分布与蝙蝠飞行图像??

?ＧｏＰｒｏ?…ＧｏＰｒｏ?Ｔｏ?ＭｅｗＰｒｎｓ?ｇ?置??图２．２阵列相机连接图??ｍｍｕ??限麗誦ＪＢ＾Ｗｆｃｋ??图２．３光源分布与蝙幅标记分布??９??

＆（ｖ（ｘ）），计算该像素与每一个样本ｖ，．的欧式距离，记落在球＆（ｖ（ｘ））内部??的样本个数为给定一个判决阈值如果那么ｖ〇ｃ）将被判定为背??景目标。相反，如果那么像素ｖ（ｘ）将被判定为前景。比较过程如图３．１所??示，图中ｑ－ｑ为颜色空间，为便于平面表示选用二维形式，实际中根据具体图??像表示可能为一维（ｇｒａｙｓｃａｌｅ）或三维（ＲＧＢ，ＨＳＶ等），黒色实心圆点”义为像??素ｖ（ｘ）对应的背景像素样本集，在该示例图中有ｖ２，ｖ４落在半径为ｉ？的圆＆（ｖ（ｘ））??１１??

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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本文编号：2978156