视频图像信息分析是计算机视觉研究中非常重要的一部分，它的目的是依据已知的图 像信息，通过数学模型提取出用户感兴趣的物体信息，如物体的大小、距离、速度等。本 文研究了在单目视觉下的单幅图像、平面视频、立体视频下的距离信息分析技术，通过射 影几何、 透视投影、 灭点检测、相机位姿估计、 RANSAC、 SafeUAV 等算法，完成对典型 应用场景下视频图像信息分析。
针对任务一： 单幅图像下的距离信息分析。 单幅图像可以通过求解灭点利用透视投影 的交比不变性得到结果，也可以通过灭点求解相机内参，得到单应矩阵进行求解。 因此， 灭点的求解对于单幅图像的距离分析至关重要。 本文分别采用了基于霍夫变换的灭点检测、 基于 Gabor 小波变换的灭点检测和线性回归法进行单幅图像下的灭点求解，并选取出最优 的检测结果。 基于求解出的灭点， 本文分别利用了两种不同的方法进行求解并进行交叉验 证。其中， 直接几何法利用射影变换中的交比不变性直接求解物体的距离，而间接几何法 可以通过 EPnP 相机位姿估计算法求解单应矩阵， 从而得到像素坐标系与真实坐标系之间 的对应关系。
针对任务二： 平面视频下（高速上拍摄） 的距离信息分析。 相机在拍摄的过程中难免会 存在一些晃动或者偏移，这也就造成了视频中的抖动。 为了去除视频抖动影响，根据原视 频产生经过运动补偿过的视频序列，我们采用随机抽样一致 RANSAC 算法， 利用帧间的 信息来计算帧的全局运动参数， 进而去除视频的抖动， 从而得到运动稳定的视频图片序列。
与任务一不同，任务二中的视频中含有的真实尺度信息较少，很难得到足够多的像素坐标 与真实坐标对应关系进而求解单应矩阵。因此我们通过寻找几何约束对实际问题进行建模， 利用交比不变性得到对物体距离和尺度的估计。
针对任务三：平面视频下（高铁上拍摄）的距离信息分析。 与任务二相同，我们用 RANSAC 算法消除视频中的抖动。高铁上拍摄的视频由于缺乏明显的尺度信息， 通过广泛 的资料查找，我们挖掘出了视频中隐含的部分物体的真实尺度。进而利用地平线上灭点的 性质， 通过几何约束对实际问题进行建模，利用交比不变性得到对物体距离和尺度的估计。
针对任务四： 立体视频下的信息分析，本文采取了基于深度学习的无人机飞行高度估 计算法 SafeUAV 对视频中的深度和无人机飞行高度进行估计。 SafeUAV 算法对无人机拍 摄视频中的深度信息进行预测，进而得到图像中各个像素点的深度图。基于 SafeUAV 算法2 提供的深度预测， 以及灭点求解出相机内参， 我们进一步通过层次分解和射影几何方法求 解单应矩阵， 将等高度的单位距离网格可视化， 从而得到了立体视频下的物体距离和尺度 估计。
最后，本文对所建立的模型给出了评价和改进的方向。
关键词： 交比不变性， 相机位姿估计， 霍夫变换， 单应矩阵， RANSAC 算法， 深度学 习， SafeUAV 算法
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