基于边的自适应实时三维跟踪.pdf

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1、ADTITLL浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿盘堂．或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解堑姿盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝鎏盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

2、检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日浙江大学硕士学位论文摘要三维跟踪在机器人(或机器手臂)的定位和导引、增强现实等领域有着相当重要的应用。在实现三维跟踪的不同方法中，基于视觉的三维跟踪以其非侵入性、精确性和低消耗的品质而被大量研究。本文对基于视觉的三维跟踪进行简要描述，并且重点介绍其中基于边的三维跟踪、详述本文的创新点和实验结果。在基于边的三维跟踪中，本文针对缺乏纹理特征的物体，提出了一种基于边的自适应实时三维跟踪方法。在已知物体三维模型的情

3、况下，通过基于历史运动信息的物体边缘检测与跟踪，可以有效准确地求解出摄像机的外参。本方法基于并扩展了现有的基于边的实时跟踪算法，其主要贡献体现在以下三个方面：1)提出了自适应阂值和基于历史信息估计当前帧的运动趋势的方法，从而极大地提高了边匹配算法在快速运动时的稳定性；2)提出了一种基于RANSAC的边匹配策略，可以有效剔除误匹配的边，从而提高了复杂模型的跟踪稳定性；3)利用提取轮廓边的算法将边跟踪算法从CAD模型扩展到一般的面片模型。实验结果证明本文提出的方法的鲁棒高效，能够满足增强现实、虚拟装配等应用需求。关键词：边匹配，实时三维跟踪，轮廓边，RANSAC，自适应阈

4、值浙江大学硕士学位论文Absn毽ctAbstract3DtmckingisVeryimportantinalotof：fieldsl她visualservoingofrobotic锄ls觚dAu舯entedReali哆血nongallmetllodsof3Dn．acl【ing，computerVisiono妇Fe璐soIutionstllatarenon-inV嬲ive，accurate，锄dlow—cost，whichattlactalotofresearch．We嘶eflydicussdi仃erentsolutionsofVisionbased3Dtracking

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