基于双目视觉的图像三维重建
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 前言 | 第9-11页 |
| 1 计算机的立体视觉理论 | 第11-19页 |
| ·Marr 的视觉理论 | 第11-13页 |
| ·计算机立体视觉系统 | 第13-17页 |
| ·立体视觉研究的发展趋势 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 图像的对极几何 | 第19-28页 |
| ·双目视觉传感器成像模型 | 第19-21页 |
| ·基础矩阵F | 第21-27页 |
| ·八点算法 | 第23-25页 |
| ·七点算法 | 第25页 |
| ·基础矩阵F 的求解 | 第25-27页 |
| ·图像坐标系下的极线方程 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 图像的特征点提取 | 第28-40页 |
| ·理想特征点的性能 | 第28-29页 |
| ·角点特征点 | 第29-30页 |
| ·基于小波变换的特征点提取 | 第30-39页 |
| ·小波变换基础理论 | 第31-32页 |
| ·几种常见的小波基函数 | 第32-34页 |
| ·多分辨率分析 | 第34-35页 |
| ·图像二维小波分解仿真 | 第35-37页 |
| ·通过小波变换提取的特征点 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 立体匹配 | 第40-49页 |
| ·立体匹配过程中常用的约束 | 第40-42页 |
| ·常用的匹配方法 | 第42-44页 |
| ·本文使用的匹配方法 | 第44-47页 |
| ·初始匹配 | 第44-45页 |
| ·用对极几何约束进行二次匹配 | 第45-47页 |
| ·特征点匹配实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 双目视觉的三维重建 | 第49-56页 |
| ·双目视觉重建的基本原理 | 第49页 |
| ·图像的分层化三维重建 | 第49-53页 |
| ·射影重建 | 第50-51页 |
| ·仿射重建 | 第51-52页 |
| ·欧氏重建 | 第52-53页 |
| ·重建实验 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文 | 第63页 |
