| 【中文题名】 | 基于图象的树类物体的三维重建 |
| 【英文题名】 | Image-based 3-D Reconstruction of Tree-like Objects |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-27 |
| 【中关键词】 | 基于图象的建模,树,骨架,分割,跟踪, |
| 【英关键词】 | Image-based modeling,Tree,Skeleton,Segmentation,Tracking, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
虚拟现实技术的发展需要获取虚拟环境中各实体的三维模型。而基于图象的建模技术是近年来兴起的一种备受关注的物体三维建模方法,试图从二维图象数据出发获得特定物体的三维模型数据。树类物体作为一种普遍的自然实体,其三维模型的建立在自然景物模拟和医学生物学方面都有重要的意义。本文讨论了基于图象的树类物体的三维重建问题,研究了利用双视点图象重建树木枝干模型的方法。同时,对其中涉及的图象分割和识别技术进行了探讨,研究了足球视频序列中球员的分割和跟踪算法。本文的主要内容包括:
1.提出了一个从双视点图象重建无叶树类物体三维枝干模型的方案。利用基于立体视觉的点重建方法,通过树木二维主干骨架点的对应来重建树木的三维骨架,然后在三维骨架上加入宽度信息生成树木枝干的三维模型。提出了一个自动获取树木二维主干骨架数据的方法,实现了二维骨架点对应关系的求解以及三维骨架点的重建、简化和枝干表面网格的生成。实验表明,本文提出的方案在交互量很小的情况下保证了重建质量,是一个确实可行和有效的树木重建方法。
2.提出了一个对足球比赛视频序列中的球员进行实时分割和跟踪的算法,实现了球员的分割、队属辨别和跟踪。(1)根据足球场地... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
10-12 |
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1.1 自然景物模拟 |
10-11 |
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1.2 血管模型获取 |
11-12 |
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第二章 研究综述与相关技术介绍 |
12-24 |
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2.1 树类物体的建模方法综述 |
12-14 |
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2.1.1 基于参数控制的过程化方法 |
12 |
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2.1.2 基于图象的建模方法 |
12-14 |
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2.1.2.1 基于体数据的立体逆投影法 |
13-14 |
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2.1.2.2 基于立体视觉的三维点重建 |
14 |
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2.2 图象分割与识别的研究 |
14-17 |
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2.2.1 传统跟踪算法 |
15-16 |
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2.2.2 基于知识的跟踪算法 |
16-17 |
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2.3 树类物体重建的相关技术 |
17-22 |
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2.3.1 已有的枝干分割方法 |
17 |
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2.3.2 立体视觉技术 |
17-22 |
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2.3.2.1 摄像机定标 |
17-20 |
|
2.3.2.2 极线约束 |
20-21 |
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2.3.2.3 由二维对应点计算三维点 |
21-22 |
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2.4 本文的工作 |
22-24 |
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2.4.1 基于图象的树类物体的三维重建 |
22 |
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2.4.2 足球视频序列中球员的分割与跟踪算法 |
22-24 |
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第三章 基于图象的树类物体三维重建的实现 |
24-44 |
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3.1 分割与骨架提取 |
24-34 |
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3.1.1 枝干分割 |
25-26 |
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3.1.2 主干骨架图象 |
26-29 |
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3.1.2.1 细化算法的实现 |
26-28 |
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3.1.2.2 象素距离过滤方案 |
28-29 |
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3.1.3 二维骨架拓扑数据的获取与修整 |
29-34 |
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3.1.3.1 骨架拓扑数据的表示 |
29-30 |
|
3.1.3.2 骨架拓扑数据的获取 |
30-32 |
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3.1.3.3 骨架拓扑数据的修整 |
32-34 |
|
3.2 二维骨架点的对应 |
34-37 |
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3.2.1 摄像机定标数据 |
34-35 |
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3.2.2 枝干对应 |
35-36 |
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3.2.3 对应枝干上的点对应 |
36-37 |
|
3.3 三维模型获取 |
37-40 |
|
3.3.1 三维骨架点的简化 |
37-38 |
|
3.3.2 三维骨架点处的半径 |
38-39 |
|
3.3.3 枝干表面网格的生成 |
39-40 |
|
3.4 重建结果 |
40-41 |
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3.5 结论与展望 |
41-44 |
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第四章 足球视频序列中球员的分割与跟踪算法 |
44-56 |
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4.1 基于颜色分量差值信息的分割方法 |
45-46 |
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4.1.1 草坪的颜色特征 |
45 |
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4.1.2 球员的分割 |
45-46 |
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4.2 球员的队属辨别 |
46-49 |
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4.3 球员跟踪 |
49-53 |
|
4.3.1 上下文特征 |
49-50 |
|
4.3.2 模板匹配 |
50 |
|
4.3.3 跟踪策略 |
50-51 |
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4.3.4 实验结果 |
51-53 |
|
4.4 结论与展望 |
53-56 |
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第五章 结束语 |
56-58 |
|
参考文献 |
58-62 |
|
附录 彩图页 |
62-68 |
|
致谢 |
68-69 |
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作者简介 |
69 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365574 |
