基于立体视觉的三维重建技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的提出 | 第8-9页 |
| ·计算机视觉理论 | 第9-10页 |
| ·三维重建的意义 | 第10-11页 |
| ·三维重建技术及其发展现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-15页 |
| ·课题的研究思路 | 第13页 |
| ·主要创新点 | 第13页 |
| ·论文的组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 摄像机模型与极线几何 | 第15-29页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第15-17页 |
| ·摄像机模型 | 第17-22页 |
| ·针孔模型和透视投影 | 第17-19页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第19-22页 |
| ·对极几何和基础矩阵 | 第22-24页 |
| ·摄像机标定 | 第24-28页 |
| ·传统的摄像机标定方法 | 第24-27页 |
| ·摄像机的自标定方法 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 立体匹配的背景 | 第29-37页 |
| ·立体视觉 | 第29-30页 |
| ·立体图像对的匹配问题 | 第30-31页 |
| ·立体匹配的约束条件 | 第31页 |
| ·立体匹配算法 | 第31-35页 |
| ·基于灰度的区域匹配算法 | 第32-33页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第33-35页 |
| ·基于相位的匹配算法 | 第35页 |
| ·立体匹配的技术 | 第35-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于极线几何约束的立体匹配 | 第37-63页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·图像平滑处理 | 第37页 |
| ·相关法匹配特征点 | 第37-43页 |
| ·特征点的提取 | 第38-42页 |
| ·相关性匹配 | 第42-43页 |
| ·极线几何的鲁棒估计 | 第43-54页 |
| ·线性方法 | 第44页 |
| ·最小化点到极线距离 | 第44-45页 |
| ·考虑初始匹配中的异常点(outlier) | 第45-46页 |
| ·基础矩阵的估计 | 第46-48页 |
| ·最小中值法剔除误匹配 | 第48-54页 |
| ·基础矩阵引导匹配 | 第54-56页 |
| ·实验结果 | 第56-62页 |
| 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 三维重建 | 第63-69页 |
| ·引言 | 第63-66页 |
| ·三维重建的基本原理 | 第63-64页 |
| ·空间点重建算法 | 第64页 |
| ·平行摄像机模型 | 第64-66页 |
| ·基于 OpenGL 的空间三维点重建 | 第66-67页 |
| ·实验结果 | 第67页 |
| 本章小结 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
