基于图像的三维刚体运动估计算法比较

基于图像特征点对应估计三维刚体运动是计算机视觉的一个基本问题。对四种常用的运动估计算法,包括基于三维特征点的奇异值分解法、正交分解法、单位四元数法和基于二维特征点的"8点算法",通过大量仿真实验和一个机载目标运动光测系统进行了精度,稳定性和效率的比较。结论表明,基于三维特征的算法比基于二维特征的算法精度高、稳定性好,效率高。其中在基于三维特征的算法中,奇异值分解法效率更高,单位四元数法稳定性更好,在基于二维特征的算法中采用非线性优化是必须的,而增加特征点数和降低噪声水平对四种算法都能提高精度。讨论了这些结论对解决实际问题的作用。

三维空间中凸多刚体实时运动仿真

将计算机科学与理论力学相结合,介绍了多刚体运动仿真的步骤和方法。首先论述了单个及多个刚体的运动仿真步骤以及应用叠加原理计算合力及合力矩的方法。然后,针对刚体运动中的不同碰撞响应类型:碰撞接触与临时接触,分别建立不同的碰撞响应力学模型,前者运用恢复系数理论和动量、动量矩定理建立响应模型,后者通过分析刚体的受力和运动状态建立相应的动力学模型。最后,讨论了该方法的局限性以及适用的范围。

单目图像序列中基于正则化的局部三维非刚体运动估计

通过局部的三维非刚体运动估计进而达到全局估计结果是三维非刚体运动估计中的重要方法。本文提出了在单目图像序列中利用正则化的手段解决局部的三维非刚体运动估计。首先,在帧间特征点匹配已确立的前提下,利用仿射运动模型并结合中心投影方式提出了运动估计的最小二乘模型;然后针对三维运动估计的不适定性提出了正则化的运动估计方法,以正则化的形式融入运动的先验知识,使运动估计的结果更具鲁棒性;最后利用Levenberg-Marquart方法实现运动参数的求解。仿真图像序列的实验反映了本文方法的有效性。