全局运动估计及摄像机校准算法研究

摘要

随着近年来多媒体技术的不断发展，视频压缩技术成为了研究的热点。运动估计作为视频压缩框架中的关键技术，对视频压缩编码的质量和速度有着举足轻重的影响。 计算机视觉作为新兴学科正在快速发展。立体视觉是计算机视觉的一个重要分支。要想准确地恢复物体的三维坐标信息，必须要提高摄像机标定的精度。因此，研究摄像机标定及其在三维信息提取中的应用具有重要的理论和应用价值。 本文的内容主要分成两部分：全局运动估计和摄像机标定。 本文详细介绍了运动矢量场的参数模型。分析了当前全局运动估计的间接方法和直接方法。指出全局运动估计的算法面临着估算精度和运算复杂度的矛盾。 针对全局运动估计的问题，提出了一种预处理和后处理相结合的全局运动估计算法。基于“运动矢量残差最小化”准则，综合块匹配结果正确性与运算复杂度等因素，提出了特征点选择的原则和方法，并以种子扩散的形式排除外点，快速得到比较准确的“内点”集合。然后基于“最小亮度残差”准则，使用低至2％的图像的像素点集对得到的参数进行快速优化。实验显示当图像存在移动模糊，快速运动，散焦模糊等多种原因而使得运动矢量存在较大的扰动的时候，本文提出的算法依然能够修正错误的全局运动参数，获得比较好的补偿效果。 在摄像机标定方面，本文介绍了摄像机的线性模型和非线性模型。介绍了基于线性模型的直接线性变换(DLT)方法和基于两步法的Zhang的方法。本文给出了一个对摄像机系统立体标定的方法。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

第1章绪论

1.1研究背景

1.2运动估计技术的研究现状

1.2.1块匹配技术

1.2.2图像变形技术

1.2.3块匹配技术与图像变形技术的比较

1.2.4全局运动估计及其应用

1.2.5 MPEG-4 ASP中的全局运动补偿技术

1.3全局运动估计的研究现状

1.4摄像机标定的研究现状

1.5本文研究的主要创新点

1.6本文的内容组织

第2章全局运动估计

2.1运动估计的问题

2.1.1视在运动与真实运动

2.1.2运动估计中无法解决的问题

2.2基于参数模型的运动估计

2.2.1透视模型

2.2.2正交模型

2.2.3基于正交投影的六参数模型

2.2.4基于透视投影的八参数模型

2.2.5 基于透视投影的四参数模型

2.2.6其他的运动参数模型

2.2.7使用参数模型进行全局运动估计

2.3基于非参数模型的运动估计

2.3.1像素递归方法

2.3.2块匹配方法

2.3.3块匹配方法的运动矢量分布模型

2.4直接法全局运动估计

2.4.1直接法原理

2.4.2 MPEG-4 VM中的直接方法

2.4.3 HE对MPEG-4 VM的改进方法

2.5间接法全局运动估计

2.5.1间接法原理

2.5.2 Chen的可变阈值双迭代间接法

2.5.3八参数模型的非迭代间接方法

2.5.4 Xvid中的带有后处理过程的间接方法

2.6全局运动估计需要解决的问题

2.7本章小结

第3章预处理与后处理结合的线性全局运动估计算法

3.1全局运动估计预处理方法

3.1.1特征块的选取原则:

3.1.2特征块的选取方法

3.2全局运动估计后处理方法

3.2.1后处理方法的步骤

3.2.2参数细化

3.2.3状态预测

3.2.4状态探测

3.2.5搜索列表

3.3实验结果与分析

3.3.1有效的外点排除

3.3.2快速参数细化

3.3.3全局运动参数的比较

3.4本章小结

第4章摄像机标定

4.1摄像机模型

4.1.1摄像机线性模型

4.1.2摄像机非线性模型

4.2基于已知结构的摄像机标定方法

4.2.1直接线性变换方法

4.2.2 Zhang的平面标定方法

4.3双摄像机立体视觉标定原理

4.4一个立体视觉摄像机标定方法

4.4.1系统构成

4.4.2优化策略

4.4.3多个高分辨率摄像机的优化

4.4.4鲁棒的摄像机联合参数优化

4.4.5实验结果

4.5本章小结

第5章总结与展望

5.1全文总结

5.2存在的问题与展望

参考文献

作者攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢