| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的研究思路 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第12-13页 |
| 2 图像采集及摄像机定标 | 第13-27页 |
| ·图像采集 | 第13-14页 |
| ·图像预处理 | 第14页 |
| ·摄像机定标 | 第14-19页 |
| ·选择坐标系 | 第14-18页 |
| ·摄像机模型 | 第18-19页 |
| ·摄像机标定方法 | 第19-25页 |
| ·传统摄像机标定方法 | 第19-20页 |
| ·自标定方法 | 第20页 |
| ·本文所采用的标定方法及实验过程 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 特征提取与立体匹配 | 第27-41页 |
| ·特征类型 | 第27页 |
| ·特征点提取 | 第27-35页 |
| ·Harris特征点提取 | 第27-28页 |
| ·SIFT特征点提取 | 第28-33页 |
| ·特征点检测及提取实验结果 | 第33-35页 |
| ·特征匹配 | 第35-40页 |
| ·SIFT特征点匹配 | 第35页 |
| ·特征匹配实验结果 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 计算匹配点空间坐标及三维重建实现 | 第41-53页 |
| ·极限约束与基础矩阵 | 第42-44页 |
| ·八点算法 | 第42-44页 |
| ·改进的八点算法 | 第44页 |
| ·计算相机外参及t | 第44-45页 |
| ·投影矩阵P_1，P_2的求解 | 第45页 |
| ·计算图像匹配点的三维坐标 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·Delaunay三角化及基于OpenGL纹理贴图 | 第50-52页 |
| ·Delaunay三角化 | 第50页 |
| ·基于OpenGL的纹理贴图 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于单幅图像的三维表面重建 | 第53-63页 |
| ·图像预处理 | 第54页 |
| ·图像分割 | 第54-55页 |
| ·增加高度值 | 第55-56页 |
| ·设置光照 | 第56-57页 |
| ·实验结果与讨论 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 基于结构光的3D激光扫描仪系统研究 | 第63-69页 |
| ·原理及系统流程 | 第63-64页 |
| ·原理 | 第63-64页 |
| ·系统流程 | 第64页 |
| ·系统具体实现 | 第64-66页 |
| ·设置标定背景 | 第64-65页 |
| ·相机标定 | 第65页 |
| ·数据采集 | 第65-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·进一步展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78页 |