| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 基于运动的建模技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 特征点检测和匹配研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 密集匹配研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.4 三维模型可视化研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要的问题 | 第16-17页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 特征点检测和匹配方法 | 第20-38页 |
| 2.1 CNCLAB校园景观图库 | 第20-21页 |
| 2.2 图像特征点检测和匹配 | 第21-29页 |
| 2.2.1 SIFT算法原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 SIFT测试图像实验结果以及分析 | 第22-25页 |
| 2.2.3 SURF特征点提取原理 | 第25-26页 |
| 2.2.4 SURF测试图像实验结果以及分析 | 第26-29页 |
| 2.3 图像特征点匹配性能的提高 | 第29-34页 |
| 2.3.1 K邻近快速算法 | 第30页 |
| 2.3.2 KD-Tree概念和建立 | 第30-32页 |
| 2.3.3 KD-Tree搜索算法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 BBF搜索算法 | 第33页 |
| 2.3.5 匹配性能提高的实验结果以及分析 | 第33-34页 |
| 2.4 全景图像特征点提取与匹配结果分析 | 第34-37页 |
| 2.4.1 随机抽样一致性算法以及实验分析 | 第34-35页 |
| 2.4.2 特征点提取与匹配各算法实验结果以及分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于运动的建模方法 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 导航信息 | 第39-43页 |
| 3.2.1 算法初始化 | 第39-40页 |
| 3.2.2 相机参数估计以及调整优化 | 第40-41页 |
| 3.2.3 相机参数的实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.3 重建三维点 | 第43-48页 |
| 3.3.1 管理三维点集合 | 第43页 |
| 3.3.2 三维点集合实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 密集匹配 | 第50-60页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 密集匹配 | 第50-55页 |
| 4.2.1 聚簇条件和分类 | 第50-51页 |
| 4.2.2 贴片模型构建和实验分析 | 第51-53页 |
| 4.2.3 PMVS算法实现及分析 | 第53-55页 |
| 4.3 密集匹配实验结果和评估 | 第55-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 三维全景恢复和导航系统的设计与实现 | 第60-68页 |
| 5.1 系统的设计 | 第60-61页 |
| 5.2 系统的实现环境及过程 | 第61-63页 |
| 5.3 系统结果及分析 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 不足和展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |