中文摘要：

在研究使用飞行时间法三维成像摄像机进行目标运动估计时，由于传感器本身的局限，它具有噪声较大的深度数据以及较低分辨率的灰度图像数据，如何获得可靠的传感器目标观测，以及如何利用灰度图像数据实现目标运动的建模与估计是十分重要的。因此，我们拟在三个方面展开研究工作1）分析影响飞行时间法三维成像摄像机观测的原因，并给出相应的处理方法；2）利用李群流形理论改进传统的矩阵参数化方法来建模视觉目标运动；3）利用系统辨识方法引入系统的高阶项改进传统基于雅克比的目标运动估计方法。项目针对飞行时间法三维成像摄像机在应用中的难点，提出了新的解决方法和理论框架，很好的解决了其应用于刚性目标运动估计的问题，对丰富机器视觉的理论和方法，具有重要的理论创新和广泛的应用前景。

结论摘要：

使用飞行时间法三维成像摄像机进行目标运动估计是机器视觉领域的新问题，具有广泛的应用前景，但由于其深度数据噪声较大以及灰度图像数据分辨率较低，因此限制了它的广泛应用。国内外对这类问题的研究很重视。我们针对这些问题进行了深入研究。首先，我们研究了影响飞行时间法三维成像摄像机观测的原因、研究李群流形理论改进传统的矩阵参数化方法来建模视觉目标运动、研究利用系统辨识方法引入系统的高阶项改进传统基于雅克比的目标运动估计方法，获得了一系列研究成果。利用预处理大致可以消除不利因素的影响，获得了提高飞行时间法三维成像传感器观测的可靠性的方法；研究基于李群、李代数的运动模型，提出刚性目标的射影运动矩阵参数化，基于李群的射影运动矩阵再参数化；基于最小二乘类系统辨识理论的最优运动估计方法，分别提出在无噪和有噪情况下的基于李群指数映射的刚性目标最优射影运动参数估计。我们已发表SCI检索的期刊论文4篇，EI检索的期刊论文3篇及会议论文1篇。