导读:本文包含了摄像机运动估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:摄像机,近似,参数,抛物线,视频,度量,全局。
摄像机运动估计论文文献综述
吕耀文,王建立,王昊京,刘维,吴量[1]（2014）在《应用抛物线运动估计摄像机姿态》一文中研究指出根据抛物线运动特有的射影几何性质,提出了一种应用抛物线运动估计摄像机姿态的新方法。首先,计算不同位置自由落体运动轨迹在摄像机图像平面上投影直线的交点,并证明该交点即为地球重力方向的灭点。其次,使用Sampson近似计算抛物线运动轨迹在摄像机平面上的投影二次曲线方程。最后,在摄像机内参数已知的条件下,利用抛物线投影二次曲线中隐含的关于灭点和灭线的射影几何性质,完成摄像机姿态的估计。通过数值模拟和实际实验验证了提出算法的正确性和可行性。结果表明:与传统的棋盘估计方法比较,本文算法估计旋转矢量的轴平均误差为0.017rad,角平均误差为0.007rad,平移矢量方向的平均误差为0.071rad。得到的结果显示该方法可以应用于计算机视觉中摄像机的姿态估计。(本文来源于《光学精密工程》期刊2014年04期）
黄柏翔[2]（2008）在《全局运动估计及摄像机校准算法研究》一文中研究指出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叁维坐标信息,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叁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。(本文来源于《浙江大学》期刊2008-05-08）
高硕,胡剑凌[3]（2007）在《MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计算法的研究》一文中研究指出在视频检索的很多应用中,比如对象轨迹追踪,都需要首先分离摄像机运动。现提出一种MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计——自适应尺度残差一致性ASRC(Adaptive-Scale Residual Consensus)算法,只使用P帧的运动向量,并对多重结构噪声可达到80%的击穿点,使MPEG矢量场中奇异值的影响降到最小。对比经典LMedS估计,提出的ASRC具有更好的鲁棒性和击穿点。实验结果显示出令人满意的效果。(本文来源于《信息技术》期刊2007年05期）
高硕[4]（2007）在《MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计算法的研究》一文中研究指出在当今信息爆炸的时代,如何实现信息的快速检索正受到研究者们越来越多的关注。作为多媒体信息的重要组成部分,视频信息往往以压缩格式存在,为实现快速的视频检索,更希望寻求一种能在压缩域直接实现视频特征提取的算法。视频拍摄中的摄像机运动反映了视频的全局运动信息,因此研究压缩域下的摄像机运动估计算法具有重要的理论意义和使用价值。本文首先简单介绍了基于内容的视频检索的背景历史与发展现状,对视频检索中的一些关键技术进行了阐述,为后文的研究打下理论基础。其后对摄像机运动估计的理论知识进行了介绍,并介绍了现行的一些估计算法,分析和比较了压缩域下几种典型估计算法和其存在的问题。随后,本文提出了一种基于“自适应样本随机一致性”(ASRC)估计的鲁棒性摄像机运动估计算法。该算法只使用MPEG-2中p帧的运动矢量,降低了视频处理的复杂度。首先对运动矢量进行一定的预处理,去除一部分低活动性宏块中的奇异值影响,然后采用简化的4参数仿射模型描述摄像机运动,结合均值漂移、“两步尺度估计”(TSSE)鲁棒性尺度估计和ASRC鲁棒性参数估计算法等估计模型的参数。该算法可以同时进行尺度和参数的估计,即在进行参数估计的同时,可以给出该次(本文来源于《上海交通大学》期刊2007-01-01）
伍雪冬[5]（2004）在《计算机视觉中摄像机定标及位姿和运动估计方法的研究》一文中研究指出计算机视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，已成为智能自动化科学的重要研究领域之一，它的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认识周围环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态和运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别和理解。 本文首先介绍了计算机视觉中所用到的射影几何、仿射几何、度量几何和欧氏几何等各类几何学的基本概念和相关特性；概述了摄像机模型及成像原理；回顾了近年来摄像机定标方法的发展，对存在的各种摄像机定标方法进行了分析、比较和总结；最后，重点阐述了变内部参数摄像机线性自定标、平面型场景图像的透视校正、四种非线性状态估计滤波器(EKF1、EKF2、DD1和DD2)及基于单目视觉的位姿和运动估计的研究方法。 ◆变内部参数摄像机线性自定标。在某些视觉系统中(例如机器人视觉系统、主动视觉系统)需要经常改变摄像机的位置或调整摄像机光学系统(如光圈与焦距)，在每次调整以后，都需要对摄像机重新定标。针对这种情况，本文提出了一种可处理畸变因子和主点已知但其它内部参数发生变化时的摄像机自定标方法，该方法先计算图像间的基本矩阵，在计算基本矩阵后得到射影重建的基础上，用线性方法恢复同形矩阵，再利用同形矩阵计算摄像机内部参数。 ◆基于场景几何知识的叁维度量重建。叁维场景图像的度量重建一般是针对图像序列的，所使用的层次化度量重建方法都是首先得到图像序列的射影重建。如果叁维物体表面都是平面(这种情况是比较常见的)，则在平面型场景图像叁维度量重建的基础上，基于场景几何知识，对平面型场景图像和常规的叁维场景图像的度量重建进行了回顾，然后在此基础上提出了一种不必进行射影重建且只须单幅图像的叁维度量重建方法。 ◆四种非线性状态估计滤波器(EKF1、EKF2、DD1和DD2)。对于某些系统不能用简单的线性模型来描述，因此必须发展非线性的滤波算法，在线性卡尔曼滤波的基础上，用一阶和二阶Taylor级数来近似非线性动态方程和测量方程，分别得到了EKF1(基于一阶Taylor近似)和EKF2(基于二阶Taylor近似)滤波器，但是使用EKF1和EKF2滤波器要求非线性动态方程和测量方程相应的一阶和二阶微分存在，在非线性动态方程和测量方程的一阶和二阶微分不存在时，用不需要计算微分的Stirling插值近似代替Taylor近似得出了另外两种新的滤波器，即DD1滤波器(基于一阶Stirling插值近似)和DD2滤波器(基于二阶Stirling插值近似)。 ◆基于单目视觉的位姿和运动估计。随着计算机视觉这门新兴学科的出现，计算机视觉中摄像机定标及位姿和运动估计方法的研究不需要物体接触或人工干预，估计两参考坐标系之间的相对叁维位姿和运动对机器人导航、装配及测量、跟踪、目标识别和摄像机定标来说也是一个非常重要的研究问题。利用单摄像机所获取的二维图像序列来估计两坐标系之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的，其难点是从物体的叁维特征投影到二维图像特征的过程是一个非线性变换，本文研究了在运动物体尺寸和形状己知的情况下，叁维坐标变换用八元数表示，用单摄像机获取运动物体的图像，以线特征作为测量输入，建立了位姿和运动估计系统的非线性模型，分别用IEKFI、IEKFZ、DDI和DDZ四种滤波器进行了仿真比较，得出了位姿和运动估计结果。关键词:变内部参数摄像机自定标;度量重建;Taylor近似;stirling插值近似;滤波器;位姿和运动估计(本文来源于《湖南大学》期刊2004-04-18）
摄像机运动估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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叁维坐标信息,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叁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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
摄像机运动估计论文参考文献
[1].吕耀文,王建立,王昊京,刘维,吴量.应用抛物线运动估计摄像机姿态[J].光学精密工程.2014
[2].黄柏翔.全局运动估计及摄像机校准算法研究[D].浙江大学.2008
[3].高硕,胡剑凌.MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计算法的研究[J].信息技术.2007
[4].高硕.MPEG-2压缩域中鲁棒性摄像机运动估计算法的研究[D].上海交通大学.2007
[5].伍雪冬.计算机视觉中摄像机定标及位姿和运动估计方法的研究[D].湖南大学.2004
论文知识图
