| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·三维重建技术的课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉 | 第10-12页 |
| ·计算机视觉的概念 | 第10-11页 |
| ·计算机视觉的三个阶段 | 第11-12页 |
| ·计算机视觉国内外研究现状以及技术难点 | 第12-14页 |
| ·计算机视觉国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·计算机视觉国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题的提出和结构安排 | 第14-16页 |
| ·课题的提出及主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·结构安排 | 第15-16页 |
| 2 基于双目视觉三维重建系统的构建 | 第16-22页 |
| ·系统硬件平台的构建 | 第16-19页 |
| ·CCD 双目相机 | 第16-17页 |
| ·实验室计算机 | 第17-18页 |
| ·实验平台的搭建 | 第18-19页 |
| ·系统软件的设计 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 双目相机标定 | 第22-48页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·相机标定基本原理的介绍 | 第22-28页 |
| ·相机标定过程用到的坐标系及它们之间的相互转换关系 | 第22-25页 |
| ·摄像机针孔模型以及其光学成像过程 | 第25-28页 |
| ·摄像机的标定方法 | 第28-33页 |
| ·传统的相机标定方法 | 第28-32页 |
| ·自标定法 | 第32页 |
| ·基于主动视觉的摄像机标定法 | 第32-33页 |
| ·本实验中相机标定过程 | 第33-47页 |
| ·角点提取算法 | 第34-39页 |
| ·棋盘标定法 | 第39-43页 |
| ·本实验相机标定的步骤和结果 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于不变性特征算子的立体匹配方法 | 第48-76页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·几种常用匹配算法的介绍 | 第48-51页 |
| ·基于图像区域的立体匹配算法 | 第48-49页 |
| ·基于图像相位的立体匹配算法 | 第49页 |
| ·基于特征的立体匹配算法 | 第49-51页 |
| ·基于尺度不变特征变换（SIFT）的立体匹配算法 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·SIFT 算子的特点及建立主要步骤 | 第51-52页 |
| ·SIFT 算法实现的详细步骤 | 第52-59页 |
| ·SIFT 特征提取法的实验 | 第59-61页 |
| ·改进 SIFT 算法---基于 SURF 的匹配算法 | 第61-70页 |
| ·积分图像 | 第61-62页 |
| ·SURF 特征点的检测 | 第62-66页 |
| ·特征点方向的确定 | 第66-67页 |
| ·形成特征描述子 | 第67-70页 |
| ·特征点匹配 | 第70-71页 |
| ·实验结果以及分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 5 空间点坐标的三维重建 | 第76-83页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·基于双目视觉三维重建系统的原理 | 第76-77页 |
| ·利用最小二乘法求空间点的三维坐标（双目相机不平行） | 第77-78页 |
| ·平行双目相机空间点坐标的求解---视差法 | 第78-80页 |
| ·空间点三维坐标的生成以及深度图像的生成实验 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 6 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·本文总结 | 第83-84页 |
| ·今后的工作及展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
