双目立体视觉中三维重建关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究进展及现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容和主要创新点 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 双目视觉平台的搭建与摄像机标定 | 第15-30页 |
| 2.1 双目立体视觉平台及其搭建 | 第15-20页 |
| 2.1.1 参考坐标系 | 第15-16页 |
| 2.1.2 摄像机的针孔模型 | 第16-18页 |
| 2.1.3 双目立体视觉平台的搭建 | 第18-20页 |
| 2.2 图像的采集与极线校正 | 第20-23页 |
| 2.2.1 图像的采集 | 第20-21页 |
| 2.2.2 极线校正 | 第21-23页 |
| 2.3 摄像机的标定实验 | 第23-29页 |
| 2.3.1 张正友平面标定法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 实验结果与分析 | 第25-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进的SIFT立体匹配算法 | 第30-43页 |
| 3.1 特征提取算子 | 第30-32页 |
| 3.1.1 Moravec算子 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Harris算子 | 第31页 |
| 3.1.3 SUSAN算子 | 第31-32页 |
| 3.1.4 SIFT算子 | 第32页 |
| 3.2 经典SIFT特征提取算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 构建高斯差分尺度空间 | 第33-34页 |
| 3.2.2 确定特征点及其位置 | 第34-36页 |
| 3.2.3 生成特征点描述子 | 第36-37页 |
| 3.3 改进的SIFT立体匹配算法 | 第37-42页 |
| 3.3.1 区域标记 | 第38-40页 |
| 3.3.2 区域标记下的立体匹配 | 第40-41页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 视差图的优化与三维重建 | 第43-55页 |
| 4.1 双目立体视觉的空间点重建原理 | 第44-46页 |
| 4.1.1 平行式双目立体视觉模型 | 第44-45页 |
| 4.1.2 汇聚式双目立体视觉模型 | 第45-46页 |
| 4.2 区域映射下的视差图优化 | 第46-51页 |
| 4.2.1 概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于区域映射的视差图优化 | 第47-49页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.3 三维重建 | 第51-54页 |
| 4.3.1 纹理映射 | 第51-52页 |
| 4.3.2 标准图像的重建结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.3.3 实拍图像的重建结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小节 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 图表目录 | 第61-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
