为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹, 提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法, 包括图像空间重建、时间序列重建等步骤。其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分, 在空间重建方面, 使用椭圆拟合得到图像上点的坐标, 并根据马氏距离寻找匹配点, 然后利用三角测量法计算空间三维点; 在时间序列重建方面, 利用搜索方法匹配点前后图像坐标, 从而实现运动过程的三维恢复。然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数。实验结果表明, 该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度, 有效地实现了时间序列的匹配, 减少了整个重建过程的时间。通过对目标的重建, 准确地获得了物体的三维运动数据。

运动人体目标的跟踪一直是视频监控中研究的重点。本文主要侧重柔性目标变形的方面, 以 HSI颜色模型进行模板的学习, 在当前帧中得到模板, 并且统计每一帧图像的信息量, 然后在一下帧中进行 Kalman预测。将预测到的区域与模板比较判断之后再决定是否更新模板, 减少了一定的计算量, 为了约束窗口的变化, 引入信息量的概念, 信息量由 HSI颜色空间的 I的特征点计算得到。这样, 一直更新模板和窗口直至准确有效地跟踪人体目标。实验表明, 在人体发生较大形变的过程中, 会持续的跟踪人体, 不会发生跟踪丢失的问题。