根据目前刚体和连接刚体的研究现状和特点,本论文对采用图像角特征对应元的刚体运动估计、连接刚体的结构和运动特点和属性、基于图像点特征对应元的连接刚体连接点确定和运动估计、以及连接刚体的特征点分割和匹配问题进行了基础性质分析说明和算法研究工作,主要研究内容和成果如下:1.对连接刚体的三维结构及其运动特性进行了深入挖掘和研究,包括连接刚体的骨架结构模型、连接刚体的连接点和运动参量的相关性、连接点的不确定性,以及基于运动信息的连接点位置确定问题,从数学上对连接刚体的连接结构和运动属性、连接点确定问题进行了严密的表达、分析和证明.2.创新性地提出了一种基于两幅图像间的角对应元的三维运动参数估计算法.3.从理论上探讨了基于两幅或三幅图像间的点对应元的连接刚体连接点和运动参数估计问题;分单自由度和多自由度连接点两种情形,给出了求解的线性算法和非线性算法,并分析了各自的求解条件及其优缺点.4.深入分析和研究了机器人运动学中的一些数学知识,包括刚体变换的指数坐标、螺旋运动、机器人运动链的指数积表示,并提出了长序列图像的连接刚体的连接点和运动估计的有效快速算法.利用从前几幅图像获得的连接点信息可以把后续图像序列中连接刚体各个连接块的运动用其绕关节点的旋转角表示,一个连接链的运动用矩阵指数积表示.初始位姿信息和运动链的指数积表示,大大减小了所需估计的运动参数个数,降低了问题的维数和复杂度,一次求解既可求得一个连接链的运动,从而提供了长序列图像的连接刚体结构和运动估计的快速算法.5.研究并给出了一种基于运动信息和邻域关系的连接刚体或多物体的图像特征点分割和匹配的综合算法.该算法只要求给定图像中物体的个数或连接刚体子块的数目,不需要特征点的从属关系等其他先验知识.算法的主要匹配准则不是计算量很高的像素间的相关性而是特征点间的几何近邻关系和图像间物体的变换.特征点用图像的二维像素坐标表示,而不需要其他的诸如颜色、灰度值等信息,所以算法具有很广的应用.