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基于单目多视点图像的铸件三维重建方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究的背景和意义第10页
    1.2 基于图像的三维重建方法研究现状第10-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要研究内容第14-16页
第2章 基于图像的三维重建的理论基础第16-23页
    2.1 摄像机模型及成像原理第16-20页
        2.1.1 视觉系统坐标系第16-18页
        2.1.2 摄像机模型第18-20页
    2.2 .两幅图像间的几何关系第20-22页
        2.2.1 对极几何第20-21页
        2.2.2 基础矩阵第21页
        2.2.3 本质矩阵第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 单目图像序列的特征点提取与匹配第23-38页
    3.1 SIFT算法概述第23页
    3.2 特征点提取第23-29页
        3.2.1 尺度空间极值检测第24-25页
        3.2.2 精确定位特征点第25-27页
        3.2.3 特征点方向确定第27-28页
        3.2.4 生成特征点描述子第28-29页
    3.3 特征点“两步匹配法”第29-33页
        3.3.1 基于欧氏距离的初步匹配第29-30页
        3.3.2 向量空间余弦相似度匹配第30-32页
        3.3.3 方向一致性集合约束第32-33页
    3.4 “两步匹配法”效果分析第33-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 基于单目图像序列的三维重建第38-48页
    4.1 稀疏点云重建第38-40页
        4.1.1 三角定位第38-39页
        4.1.2 迭代过程第39页
        4.1.3 光束法平差优化第39-40页
    4.2 稠密点云重建第40-44页
        4.2.1 多视图聚簇(CMVS)第40-41页
        4.2.2 基于面片模型的密集匹配(PMVS)第41-44页
    4.3 表面重建第44-47页
        4.3.1 泊松算法概述第44-45页
        4.3.2 泊松算法实现过程第45-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 基于单目图像序列的铸件三维重建实验第48-53页
    5.1 实验方案与图片序列采集第48-49页
    5.2 实验结果分析第49-52页
    5.3 本章小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第58-59页
致谢第59页

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