基于3D视频的运动分割与3D运动估计

本项目将借助于实时三维获取技术，研究利用深度信息加二维图像（2D plus Depth）的3D视频实现运动分割和3D运动估计的原理和方法。通过该项目的研究，探索一种新的原理和方法，解决运动分割和运动估计的鲁棒性问题。.本项目研究的主要指导思想是将有着相互联系的运动分割和3D运动估计作为一个整体的求解问题。在研究方法上，利用了变分法、活动轮廓和水平集等现代数学方法，研究一种新的建模思路和方案，巧妙地将运动分割和3D运动参数等求解问题结合在一起；利用深度信息，研究如何建立精确地运动参数模型，能够处理复杂运动模式，提高运动分析的鲁棒性；研究一种新的时空域处理模型，使运动分割包含了运动跟踪，能够解决相同目标间的配对问题，同时也把更多的数据用于处理，提高了算法的鲁棒性。.所研究方法要求能够同步实现运动分割和3D运动估计，并对背景运动进行补偿，以获得真实的三维运动分析。