基于視頻的三維重建研究.pdf

1、基于視頻的重建技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中扮演著非常重要的角色，而如何恢復(fù)場(chǎng)景的三維模型是目前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。本文圍繞基于視頻的場(chǎng)景重建技術(shù)展開討論，包括基于單目視頻的三維場(chǎng)景重建和基于雙目視頻的視差圖和場(chǎng)景流獲取。由于單目包含的深度信息比較少，如何基于單目視頻恢復(fù)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)以及目標(biāo)的深度信息是研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。雙目視頻雖然包含了非常顯著的深度信息，但是考慮到視頻中場(chǎng)景的連續(xù)性問(wèn)題，如何使得恢復(fù)出的深度圖保持前后幀的連續(xù)性以及場(chǎng)景中

2、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的一致性，也是比較困難的問(wèn)題。因此，針對(duì)上述所提到的問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，具體的研究工作如下：
　　第一，對(duì)三維重建研究進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，介紹了對(duì)于特征點(diǎn)匹配的理解以及提出的基于特征引導(dǎo)偏向性高斯混合模型（FGBG）；詳細(xì)介紹立體視覺中立體匹配算法的原理、分類及評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，并在4個(gè)典型的數(shù)據(jù)集上對(duì)有代表性的局部、全局、半全局算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。此外，詳細(xì)介紹運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）的基本原理，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。
　　第二，

3、提出一種基于雙目視頻的視差圖和場(chǎng)景流獲取技術(shù)?；陔p目視頻，首先獲得初始的視差圖和2D特征點(diǎn)軌跡；在此基礎(chǔ)上獲得初始的3D稀疏運(yùn)動(dòng)軌跡，利用本文提出的Object Motion Hypothesis（OMH）算法獲得運(yùn)動(dòng)物體的一致性假設(shè)；采用slanted-plane model以及參考圖像與前后時(shí)間點(diǎn)圖像對(duì)的約束關(guān)系，構(gòu)建超像素和運(yùn)動(dòng)物體之間的能量模型，通過(guò)優(yōu)化獲得視差和場(chǎng)景流的估計(jì)結(jié)果。
　　第三，提出一種基于單目視頻的動(dòng)態(tài)場(chǎng)