基于图像的虚拟场景建模和绘制方法研究

摘要

该文探索IBMR技术的新方法以及对原有方法的改进,以推广该技术在实际中的应用.该文介绍一种用于动态场景的全景表示方法,将视频纹理和全景图结合起来,构造动态全景图.该文介绍一个基于视频的足球比赛场景三维重建和自动解说系统,通过比赛的视频序列恢复场景的三维模型,包括球员的位置、速度等参数以及足球的运动轨迹.根据特定的规则,识别球员的动作行为,对比赛过程进行自动解说.进而生成动画,重现精彩的比赛片断.该文介绍一个基于视觉的手势交互系统,可以替代鼠标用作输入设备.该文最后介绍三个IBMR技术的有趣应用,包括图像之间的颜色变换方法,通过计算图像的统计信息变换图像之间的颜色,使得两幅图像看起来是在相同的光照条件下拍摄的;画中游技术,实现基于单幅图像的漫游系统,用平行线灭点与图像角点构成的金字塔近似场景模型;用于竞技体育的运动捕捉和分析系统原型,采用人工判读方式从视频系列中提取关节点,重建人体的三维模型.

目录

文摘

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声明及授权说明

第一章序言

1.1背景

1.2建模方法分类

1.2.1几何建模

1.2.2高级建模技术

1.2.3基于图像的建模和绘制

1.3本文内容

1.3.1研究目的

1.3.2本文的贡献

1.4本文内容组织

第二章基于图像的建模和绘制技术综述

2.1基于图像的建模

2.1.1基于三维点的重建方法

2.1.2基于体的重建方法

2.1.3基于图像的物体表面细节获取

2.2基于图像的绘制

2.2.1全光函数

2.2.2全景图

2.2.3光场函数

2.2.4同心拼图

2.2.5全光采样

2.3几何与图像的混合

2.4小结

第三章背景知识

3.1摄像机定标

3.1.1摄像机模型

3.1.2线性摄像机定标

3.1.3特征点共面情况下的摄像机定标

3.2卡尔曼滤波(Kalman Filtering)

3.3 EM方法

3.4背景建模

3.4.1像素过程

3.4.2 时间中值滤波

3.4.3单高斯模型

3.4.4混合高斯模型

3.5小结

第四章动态全景图

4.1引言

4.1.1全景相机

4.1.2动态全景图的关键问题

4.1.3动态全景图

4.2静态全景图

4.2.1柱面全景图拼接

4.2.2误差平衡和颜色融合

4.3动态场景的全景图生成方法

4.3.1主运动估计

4.3.2 EM估计与主运动估计

4.3.3拼接和合成

4.4视频纹理

4.4.1背景建模

4.4.2视频纹理合成

4.4.3基于特征的混合和变形

4.5动态全景图

4.6小结

附录4.1蒙特卡罗法简介

第五章基于视频的足球场景三维再现

5.1引言

5.2系统的整体描述

5.3三维重建

5.3.1球员的识别与跟踪

5.3.2边界线的识别

5.3.3基于Hough变换的直线参数获取

5.3.4摄像机定标和球员位置计算

5.3.5足球在空中轨迹的计算

5.3.6 Kalman滤波

5.4球员行为模型表示和识别

5.4.1基于状态空间的球员行为模型

5.4.2基于自动机的球员行为识别

5.4.3自动解说

5.5动画生成

5.6小结

第六章基于视觉的手势交互技术

6.1引言

6.2系统的总体概括

6.3基于视觉的手势识别

6.3.1手势分割

6.3.2手势特征提取

6.3.3基于FSM的手势识别

6.4应用实例

6.5小结

第七章IBMR技术的应用研究

7.1 图像之间的颜色变换

7.2画中游

7.3用于竞技体育的运动捕捉和分析

7.4小结

第八章结束语

8.1本文内容回顾

8.2将来的工作

参考文献

致谢

作者简历