摄影测量在数字辅助直播系统中的应用

论文摘要

随着计算机视觉技术的迅速发展,数字辅助直播系统在体育比赛中的应用越来越广泛。本文针对足球比赛中实时信息的提取,设计了一个基于摄影测量的数字辅助直播系统。该系统能实时计算足球视频图像中待测点的世界坐标,并计算各种三维距离信息,实现球场目标的三维重建。我们首先利用各种图像处理技术对足球视频图像进行球场特征点的提取。这些特征点的成功提取是进行摄像机标定的前提。接下来,我们利用以提取的特征点的图像坐标,以及它们已知的世界坐标进行摄像机标定。在球场目标三维重建方面,本文针对足球视频图像的特点采用了基于平面的重建方法。通过对具体的足球比赛视频图像的实验,结果表明该方法适用于实时性要求较高的足球比赛中几何距离实时检测,具有简单性,有效性,可靠性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 计算机视觉与机器视觉概述
• 1.1.1 计算机视觉概述
• 1.1.2 机器视觉概述
• 1.2 摄影测量技术概述
• 1.3 本文的研究背景和意义
• 1.4 本文研究的主要内容
• 1.5 本章小节
• 第二章 数字辅助直播系统的设计
• 2.1 系统模型
• 2.2 图像特征点的提取
• 2.3 摄像机标定与三维重建
• 第三章 足球视频图像中球场特征点的提取
• 3.1 图像处理概述
• 3.2 边缘检测
• 3.2.1 边缘检测的概述
• 3.2.2 经典的边缘检测算子
• 3.2.3 Canny边缘检测算子
• 3.2.4 Canny算子与其它边缘检测算子的图像处理结果与分析
• 3.3 Hough变换
• 3.3.1 利用直角坐标中的Hough变换检测直线
• 3.3.2 利用极坐标中的Hough变换检测直线
• 3.4 基于数学形态学的图像处理技术
• 3.4.1 腐蚀与膨胀
• 3.4.2 图像的开启与闭合
• 3.5 球场特征点的提取
• 3.5.1 角点检测算法
• 3.5.2 本文针对足球视频图像所采用的特征点提取方法
• 3.5.3 实验结果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 摄像机标定方法与三维重建
• 4.1 摄像机标定概述
• 4.2 摄像机标定方法的分类
• 4.2.1 传统摄像机标定方法
• 4.2.1.1 利用最优化算法的摄像机标定方法
• 4.2.1.2 利用透视变换矩阵的摄像机标定方法
• 4.2.1.3 Tsai两步法
• 4.2.1.4 双平面标定方法
• 4.2.2 摄像机的自标定方法
• 4.3 三维重建及实验结果
• 4.3.1 传统的三维重建方法
• 4.3.1.1 双目立体视觉三维重建的原理
• 4.3.1.2 空间点的三维重建
• 4.3.2 本文针对足球视频图像所采用的三维重建方法
• 4.3.2.1 标定中常用的坐标系
• 4.3.2.2 针孔成像线性模型
• 4.3.2.3 基于平面的球场目标重建方法
• 4.3.2.4 三维计算
• 4.3.3 实验结果
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读研期间的成果