三目立体视觉轨迹跟踪测量是在双目立体视觉技术的基础上,运用三台摄像机构建两个双目立体视觉系统,并结合图像处理技术对特定运动物体进行检测跟踪和轨迹重建的技术。立体视觉系统主要应用在视频监控、智能机器人、视频编码、人工智能和军事领域,随着及时回放系统的问世,使得该项技术在体育赛事的应用上开展了新的篇章。本文以体育比赛中的旋转乒乓球为主要研究对象,通过对旋转乒乓球进行模型分析以及采用改进的Mean-Shift算法对乒乓球轨迹进行跟踪,实现对乒乓球的质心轨迹和旋转轨迹的三维重建,从而为运动员训练和教练辅助系统提供技术支撑。论文的主要研究内容和成果如下:(1)三目立体视觉测量原理及摄像机标定。首先,根据乒乓球比赛的特点,对乒乓球的视频采集系统进行研究,从而确定了三目立体视觉的图像采集方法,并对该方法的测量原理进行了介绍;其次,搭建了摄像机标定平台,根据目前的摄像机标定方法中的缺点和应用的局限性,提出了一种改进的平面靶标标定法,并且实现了对三台高速摄像机的标定,为后面乒乓球的质心运动轨迹和旋转轨迹的重建打下基础。(2)乒乓球质心轨迹跟踪。本文对传统的Mean-Shift目标跟踪算法进行研究,结合乒乓球体积小、运动速度快的特点,提出了融合运动信息和预测机制的改进Mean-Shift目标跟踪算法。相对于传统Mean-Shift算法,本文算法将运动信息和颜色信息融合作为目标特征,并对背景模板和目标模板进行加权,以减少背景和遮挡对特征提取的影响。同时,引入改进的快速Kalman滤波算法,以预测位置作为迭代位置,减少了跟踪误差并提高了运算速率。理论分析和实验均验证了本文算法的优越性。(3)旋转乒乓球质心轨迹和旋转轨迹重建。首先,对无旋球和八类旋转乒乓球在飞行过程中的受力情况进行对比和分析,得到其轨迹模型,并且利用前面提出的跟踪算法对旋转乒乓球进行轨迹跟踪实验,再利用最小二乘法获得旋转乒乓球的三维轨迹,实验验证了本文轨迹模型的正确性;然后,对乒乓球上一点的旋转轨迹进行研究,通过理论分析乒乓球上一点绕任意轴旋转的齐次坐标变换,再结合得到的乒乓球质心轨迹,最后得到乒乓球上任意一点的旋转轨迹。