摘要 | 第1-12页 |
Abstract | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第14-32页 |
·课题研究背景 | 第14-16页 |
·国内外研究进展 | 第16-28页 |
·立体视觉国内外研究动态 | 第18-21页 |
·比较成熟的三维重建系统 | 第21-22页 |
·三维重建技术的发展 | 第22-23页 |
·三维重建研究的主要方法 | 第23-26页 |
·双目立体视觉实现三维重建的一般步骤 | 第26-28页 |
·本文主要工作和创新点 | 第28-30页 |
·论文结构 | 第30-32页 |
第二章 射影几何与成像模型 | 第32-42页 |
·射影几何 | 第32-38页 |
·射影几何基本概念 | 第32-34页 |
·变换的层次 | 第34-36页 |
·分层三维重建 | 第36-38页 |
·相机成像模型 | 第38-42页 |
第三章 基于 SIFT 特征和角点特征的三维重建 | 第42-61页 |
·算法概述 | 第42-43页 |
·SIFT 特征点提取与匹配 | 第43-47页 |
·图像多尺度表示 | 第43-44页 |
·SIFT 算法步骤 | 第44-47页 |
·对极几何与基础矩阵 | 第47-50页 |
·对极几何 | 第48-49页 |
·基础矩阵 | 第49页 |
·基础矩阵的计算 | 第49-50页 |
·角点检测与匹配 | 第50-53页 |
·相机标定与三维点重建 | 第53-56页 |
·三维点计算 | 第54-55页 |
·三维点三角化及纹理映射 | 第55-56页 |
·实验结果 | 第56-60页 |
·实验一 | 第56-58页 |
·实验二 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第四章 基于射影深度求解及简化 ICP 算法的序列图像稀疏点三维重建 | 第61-77页 |
·算法概述 | 第61-62页 |
·预备知识 | 第62-67页 |
·重构多义性 | 第62-63页 |
·射影深度 | 第63-65页 |
·传统序列图像重建方法 | 第65-67页 |
·射影深度及重建三维点比例系数之间关系 | 第67-69页 |
·简化迭代最近点算法 | 第69-71页 |
·基于序列图像重建算法流程 | 第71-72页 |
·实验结果 | 第72-75页 |
·第一组图像序列 | 第72-74页 |
·第二组图像序列 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-77页 |
第五章 基于 PMVS 的序列图像稠密点三维重建 | 第77-97页 |
·基于区域增长的稠密匹配算法 | 第77-80页 |
·区域增长算法原理 | 第77-79页 |
·稠密匹配算法计算步骤 | 第79-80页 |
·光照一致性 | 第80-87页 |
·PMVS 算法介绍 | 第80-87页 |
·三维重建误差研究 | 第87-89页 |
·系统误差 | 第87页 |
·标定误差分析 | 第87-89页 |
·匹配误差 | 第89页 |
·稠密点快速优化方法及同一参考坐标系下投影矩阵的计算 | 第89-91页 |
·稠密点优化方法 | 第89-90页 |
·同一参考坐标系下投影矩阵的计算 | 第90-91页 |
·实验结果 | 第91-96页 |
·未利用 PMVS 情况下重建结果 | 第92-94页 |
·利用 PMVS 情况下重建结果 | 第94-96页 |
·本章小结 | 第96-97页 |
第六章 三维重建在车辆行进姿态角检测中的应用 | 第97-115页 |
·引言 | 第97页 |
·几何方法 | 第97-108页 |
·直线检测 | 第98-99页 |
·目标点在相机坐标系下空间坐标的计算 | 第99-103页 |
·空间点世界坐标的计算 | 第103-104页 |
·实验结果 | 第104-108页 |
·三维重建方法 | 第108-114页 |
·确定待重建特征点 | 第108-109页 |
·计算车辆夹角 | 第109页 |
·实验结果 | 第109-114页 |
·本章小结 | 第114-115页 |
第七章 结论与展望 | 第115-118页 |
·论文总结 | 第115-116页 |
·研究展望 | 第116-118页 |
致谢 | 第118-119页 |
参考文献 | 第119-130页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第130-131页 |
作者在学期间参与的科研项目 | 第131页 |