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1、第3章三维运动估计第1页，共29页，编辑于2022年，星期一32 基于特征对应的运动估计基于特征对应的运动估计3.2.1 概述概述物体的特征描述为能够反映物体物理特性的点、线、面等。为了保证运动估计的准确度，选用的特征通常被限制在图像空间梯度较大的区域内。第2页，共29页，编辑于2022年，星期一假设t时刻的一个物体点在t/时刻运动到点，且旋转中心位于坐标原点，则刚性物体的三维运动模型为第3页，共29页，编辑于2022年，星期一当进行小角度旋转时，旋转矩阵可近似为第4页，共29页，编辑于2022年，星期一3.2.2 最小二乘估计最小二乘估计用于估计模型参数时，最小二乘估计不需要用于估计模型参数
2、时，最小二乘估计不需要任何估计参数的概率统计特性，根据一组观任何估计参数的概率统计特性，根据一组观察数据就可直接求解模型的参数。察数据就可直接求解模型的参数。第5页，共29页，编辑于2022年，星期一最小二乘估计的表达式为第6页，共29页，编辑于2022年，星期一3.2.3 正交投影下的运动估计正交投影下的运动估计1两步迭代法2改进的两步迭代法第7页，共29页，编辑于2022年，星期一3.2.4 透视投影下的运动估计透视投影下的运动估计在透视投影下，点X到X/的运动场为非线性投影模型第8页，共29页，编辑于2022年，星期一图图3.1 极线约束的几何意义极线约束的几何意义 第9页，共29页，编
3、辑于2022年，星期一估计运动参数步骤1矩阵的估计2旋转和平移估计（1）特征点对应没有噪声影响（2）特征点对应有噪声影响3算法小结第10页，共29页，编辑于2022年，星期一3.2.5 平面模型下的运动估计平面模型下的运动估计1纯参数的估计纯参数的估计2运动和结构参数估计运动和结构参数估计（1 1）奇异值互不相同）奇异值互不相同（2 2）如果奇异值中有两个相等）如果奇异值中有两个相等 （3 3）若三个奇异值都相等）若三个奇异值都相等 第11页，共29页，编辑于2022年，星期一33 基于光流的运动估计基于光流的运动估计3.3.1 概述概述基于光流的运动估计包括以下两个步骤：估计二维图像的光流场
4、；根据光流和光流参数模型估计三维运动参数和结构参数。第12页，共29页，编辑于2022年，星期一和V是基于光流的估计方法中需要估计的三维运动参数。矢量形式为第13页，共29页，编辑于2022年，星期一基于光流的运动估计方法基于光流的运动估计方法 正交投影下的运动估计正交投影下的运动估计透视投影下的运动估计透视投影下的运动估计平面模型平面模型第14页，共29页，编辑于2022年，星期一34 直接运动估计直接运动估计3.4.1 概述概述通常光流矢量都由图像的梯度估计得到，如果用图像梯度替换光流矢量，3.3节中的方法通常可以推广到直接运动估计中。下面介绍一种基于平面模型的直接运动估计算法。第15页，
5、共29页，编辑于2022年，星期一3.4.2 平面模型平面模型平面模型下各像素的位移映射为第16页，共29页，编辑于2022年，星期一转化为矩阵形式第17页，共29页，编辑于2022年，星期一35 运动目标分割运动目标分割3.5.1 概述概述三维场景中通常包含多个运动物体，运动分割就是将视频序列中属于各个不同运动的像素标记出来。运动分割是视频处理的重要内容之一，也是研究的热点问题。第18页，共29页，编辑于2022年，星期一3.5.2 直接分割法直接分割法1区域分割2区域建模和运动估计第19页，共29页，编辑于2022年，星期一图3.2基于块的运动区域分割第20页，共29页，编辑于2022年，
6、星期一3.5.3基于光流的分割法基于光流的分割法1.聚类法聚类法2.分层法分层法3.贝叶斯分割法贝叶斯分割法（1）基本问题（2）Murray和Buxton算法第21页，共29页，编辑于2022年，星期一3.5.4同时进行运动分割同时进行运动分割和运动估计的方法和运动估计的方法1基本问题基本问题2两步迭代法两步迭代法给定分割场和每个区域的模型参数，更新光流场。给定分割场和每个区域的模型参数，更新光流场。给给定定光光流流场场，更更新新分分割割场场和和每每个个区区域域的的模模型型参参数。数。第22页，共29页，编辑于2022年，星期一3.6 运动目标跟踪运动目标跟踪3.6.1 概述概述1运动模型（1
7、）二维运动模型（2）三维运动模型2观察模型3跟踪方法第23页，共29页，编辑于2022年，星期一3.6.2 Kalman滤波器滤波器1.Kalman滤波器2.扩展的Kalman滤波器第24页，共29页，编辑于2022年，星期一3.6.3 二维运动跟踪二维运动跟踪1二维点跟踪2二维线段跟踪3二维区域跟踪（1）运动滤波器（2）几何滤波器第25页，共29页，编辑于2022年，星期一3.6.4 三维运动跟踪三维运动跟踪基于一组长序列视频图像，三维运动跟踪用来监视和预测三维场景中物体的运动和结构变化。第26页，共29页，编辑于2022年，星期一图图3.3 三维运动跟踪三维运动跟踪 第27页，共29页，编辑于2022年，星期一假设有N帧图像序列的M个特征点对应，表示为第28页，共29页，编辑于2022年，星期一若用Kalman滤波器来进行运动跟踪，可定义状态变量第29页，共29页，编辑于2022年，星期一