三维重建中几何模型误差分布研究

发布时间：2022-12-05 23:58

　　在计算机视觉领域,三维重建是通过摄像机拍摄到的目标图像,恢复出目标三维几何结构的方法。根据重建目标是否随时间发生形变,可分为刚体三维重建和非刚体三维重建。现有的研究多集中在刚体三维重建中,典型的方法是从运动中恢复结构（structure-from-motion,SFM）。由于实际应用中,非刚体的目标更普遍,所以近年来也得到了广大研究者的关注。无论刚体还是非刚体三维重建,射影几何都是主要的理论基础,并在重建的各个步骤中用到了大量的几何模型,如射影变换、单应矩阵、基本矩阵等。如何精确的估计这些几何模型一直是广大研究者们讨论的热点。现有的理论较少关注几何模型的误差分布,或将其简单的假设为服从各向同性的高斯分布,然而实际中受环境变化、测量硬件精度等因素的影响,模型误差分布很少满足此假设,这极大影响着模型的估计精度。针对此情况,本文泛化了高斯分布假设,重点研究了在误差服从椭圆分布和分布信息未知时,几何模型的估计问题。并从简单的单应矩阵模型入手,最后应用到复杂的非刚体从运动中恢复结构（non-rigid structure-from-motion,NR SFM）问题中,需要指出的是,本文所提方法除... 

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 刚体三维重建及单应矩阵估计
        1.2.2 非刚体三维重建
    1.3 研究目的及内容
    1.4 本文组织结构
第二章 基于误差椭圆分布的单应矩阵估计
    2.1 引言
    2.2 相关工作
    2.3 误差椭圆分布下的单应矩阵估计
        2.3.1 尺度自适应椭圆残差核一致性估计子
        2.3.2 归一化椭圆权重的Levenberg-Marquardt算法
    2.4 实验结果及分析
        2.4.1 性能评价准则
        2.4.2 仿真数据实验
        2.4.3 真实图像实验
        2.4.4 三维重建实验
    2.5 本章小结
第三章 基于高斯混合逼近的单应矩阵估计
    3.1 引言
    3.2 高斯混合模型
    3.3 高斯混合逼近下单应矩阵估计
    3.4 实验结果及分析
    3.5 本章小结
第四章 基于高斯混合逼近的非刚体运动中恢复结构
    4.1 引言
    4.2 非刚体运动中恢复结构
    4.3 高斯混合逼近的非刚体三维重建
        4.3.1 问题表述
        4.3.2 期望最大化算法求解
        4.3.3 收敛条件
    4.4 实验结果及分析
        4.4.1 评价准则
        4.4.2 标准数据实验
        4.4.3 噪声数据实验
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 前景展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介
附件



本文编号：3710624