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基于序列图像的三维重建算法研究

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

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