1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療以及航空航天等領(lǐng)域的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)設(shè)備需要更高的檢測(cè)精度和更靈活的檢測(cè)方式。為了滿足這些要求，過(guò)去的幾年中，三維運(yùn)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)和設(shè)備得到了長(zhǎng)足發(fā)展，它們被廣泛地應(yīng)用在機(jī)械制造、航空航天、電子工業(yè)、醫(yī)療康復(fù)、交通監(jiān)管、體育運(yùn)動(dòng)分析、虛擬現(xiàn)實(shí)以及其它三維運(yùn)動(dòng)檢測(cè)任務(wù)中。而基于視覺(jué)的三維運(yùn)動(dòng)測(cè)量技術(shù)作為一種全新的運(yùn)動(dòng)測(cè)量形式，將運(yùn)動(dòng)測(cè)量從傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量的約束中解放出來(lái)，開(kāi)拓了解決運(yùn)動(dòng)測(cè)量領(lǐng)域中諸多

2、問(wèn)題的新思路。
　　課題“基于立體視覺(jué)的三維運(yùn)動(dòng)測(cè)量若干關(guān)鍵技術(shù)研究”是在現(xiàn)有三維視覺(jué)測(cè)量技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，研究一種基于離散特征標(biāo)記桿的立體視覺(jué)三維剛體運(yùn)動(dòng)及自旋轉(zhuǎn)中心測(cè)量方法。對(duì)于這樣一套系統(tǒng)，重點(diǎn)解決基于立體視覺(jué)的三維剛體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)建模與運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算、運(yùn)動(dòng)序列圖像中的特征目標(biāo)邊緣檢測(cè)與提取、立體序列圖像間對(duì)應(yīng)特征匹配以及圓形特征目標(biāo)圓心提取等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。
　　論文根據(jù)立體視覺(jué)三維運(yùn)動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量過(guò)程和檢測(cè)特點(diǎn)，提出

3、了利用優(yōu)化設(shè)計(jì)的特征標(biāo)記桿作為特征，每根桿由5個(gè)具有強(qiáng)反光特性的特征球構(gòu)成，這極大地改善了特征成像質(zhì)量，提高了特征抗噪聲與背景干擾能力，簡(jiǎn)化了對(duì)應(yīng)特征識(shí)別和特征匹配的算法，確保了特征檢測(cè)、特征提取和特征匹配的精度。
　　對(duì)于立體視覺(jué)運(yùn)動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，正確的建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的三維運(yùn)動(dòng)模型是最為關(guān)鍵的一步。本文中根據(jù)剛體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)具有空間上的連續(xù)性和時(shí)間上的光滑性這一特點(diǎn)，提出合理的剛體目標(biāo)運(yùn)動(dòng)假設(shè)，設(shè)計(jì)了一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自旋轉(zhuǎn)中心的剛

4、體目標(biāo)三維運(yùn)動(dòng)模型和對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)參數(shù)求解方程。在未知運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)規(guī)律與外形結(jié)構(gòu)、尺寸情況下，該算法能實(shí)現(xiàn)對(duì)三維剛體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自旋轉(zhuǎn)中心及相關(guān)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的精確測(cè)量。在運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算過(guò)程中分別利用最小二乘算法和LMedS算法處理特征點(diǎn)數(shù)據(jù)，從而降低了噪聲干擾對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果的影響，正確地完成了運(yùn)動(dòng)檢測(cè)任務(wù)。論文通過(guò)仿真的和真實(shí)的試驗(yàn)給出了立體視覺(jué)運(yùn)動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量不確定度。
　　針對(duì)特征目標(biāo)的序列運(yùn)動(dòng)圖像與靜態(tài)圖像的成像差別，提出了照明獨(dú)立的改進(jìn)

5、小波尺度相乘邊緣檢測(cè)算法和模糊增強(qiáng)算法，它能從照明不均勻的運(yùn)動(dòng)序列圖像中精確地定位特征目標(biāo)的邊緣。利用該算法對(duì)合成的和真實(shí)的非均勻弱照明圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè)試驗(yàn)，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析并與其它邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該邊緣檢測(cè)算法是正確的。
　　根據(jù)運(yùn)動(dòng)測(cè)量和透視成像系統(tǒng)的特點(diǎn)，論文提出了基于五點(diǎn)交比不變性原理的特征匹配算法及對(duì)應(yīng)的特征標(biāo)記桿結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。該匹配方法利用在不同位置和姿態(tài)的相機(jī)對(duì)空間位于同一直線上的五點(diǎn)透視成像具