基于双目视觉的人体运动跟踪及三维重建的研究

摘要

目前，机器视觉技术得到了广泛的发展，由于其有着广阔的应用前景，而越来越成为人们研究的热门话题，而运动跟踪及三维重建正是机器视觉领域中研究的难点和重点。本文在双目视觉的条件下，对人体的运动跟踪及三维重建进行了详细的研究和论述，并在Visual Studio 2008的环境下实现了整个系统的编程。
　　在摄像机标定的环节中，通过比较现有标定算法，我们采用了张正有的棋盘标定法。首先进行图像采集，一方面采集标定所用的棋盘图像，另一方面采集跟踪所用的视频图像序列。然后通过立体标定求出摄像机的参数，并针对摄像机存在的畸变进行畸变矫正，方便后续工作的处理。
　　对于特征提取，我们选用的是点特征，通过手动标记的方式在首帧对人体的关节点进行特征提取。随后利用光流金字塔结合增量预测的方法对提取的特征点进行运动跟踪。
　　立体匹配方面，介绍了常用的匹配策略并着重讲解了极线几何约束的原理。由于在特征提取阶段我们通过手动的方式来提取特征点，所以我们规定按照一定的顺序进行标记则可同时完成特征点的匹配工作。这样可以省去增加自动匹配算法的时间和空间消耗，并且可以准确的完成特征点的匹配工作。
　　最后，本文通过得到的投影矩阵计算出特征点的三维坐标，同时利用OpenGL在对话框中将三维的人体模型显示出来，本系统可达到对实时运动的人体进行跟踪及三维显示。

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第一章 绪论

§1-1课题研究背景和意义

§1-2计算机视觉的发展概况

§1-3本文主要工作及创新点

§1-4各章节安排

第二章 摄像机标定

§2-1摄像机成像模型

§2-2摄像机的透镜畸变

§2-3传统摄像机标定法

§2-4双目视觉标定方法

§2-5本文采用的标定方法

§2-6本章小结

第三章 特征提取及运动跟踪

§3-1特征提取

§3-2运动跟踪

§3-3本文采用跟踪算法

§3-4本章小结

第四章 立体匹配及三维数据显示

§4-1极线几何及极线约束

§4-2立体匹配策略及方法

§4-3三维点数据的计算

§4-4用OpenGL进行三维点的绘制

§4-5本文方法及重建结果

§4-6动画再生

§4-7本章小结

第五章 实验过程及结果

§5-1系统框架及流程

§5-2数据采集模块

§5-3摄像机标定及矫正模块

§5-4特征点提取及运动跟踪模块

§5-5三维重建及显示模块

§5-6实验结果分析

§5-7 动画再生结果

§5-8 本章小结

第六章 结论

§6-1 结论

§6-2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间所取得的相关科研成果