基于智能优化算法的直线光流场三维重建方法

摘要

一种基于智能优化算法的直线光流场三维重建方法，其特征是重建方法为：使用一个固定摄像机拍摄场景中物体至少连续三帧的图像，形成图像序列，提取场景中物体的直线轮廓，以直线作为特征；在透视投影模型下，推导出在3D空间中运动刚体的直线轮廓运动参数与其投影图像上二维直线的光流场之间的关系，并用直线光流方程组表达了这种关系，建立三维重建算法的物理模型和数学模型。本发明的优点是：能快速实现场景中有直线轮廓物体的三维重建和运动目标分割；能有效解决三维重建算法的鲁棒性问题；能有效解决场景遮挡边界处的重建问题；能有效提高三维重建的精度。

主权项

一种基于智能优化算法的直线光流场三维重建方法，其特征是重建方法为：使用一个固定摄像机拍摄场景中物体至少连续三帧的图像，形成图像序列，提取场景中物体的直线轮廓，以直线作为特征；在透视投影模型下，推导出在3D空间中运动刚体的直线轮廓运动参数与其投影图像上二维直线的光流场之间的关系，并用直线光流方程组表达了这种关系，建立三维重建算法的物理模型和数学模型；利用BP神经网络、线性神经网络、遗传算法、蚁群算法或最小粒子群算法优化算法求解上述建立的直线光流场方程组，上述优化算法均采用递归迭代方法，根据上述优化算法各自的特点设计输入、输出和中间层，优化三维刚体运动和结构参数，采用C++语言或Matlab语言编写算法的软件，在计算机上实现上述算法，分析比较算法的优点和特点，并用仿真实验和真实实验验证算法的有效性和计算效率，从而实现了基于智能优化算法的直线光流场三维重建系统。