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基于多幅图像的三维重建理论及算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究背景与研究意义第10-12页
   ·国内外研究现状第12-16页
   ·本文的研究内容与结构第16-18页
第二章 基于图像的三维重建理论基础第18-28页
   ·相机模型第18-22页
     ·坐标系第18-21页
     ·针孔相机模型第21-22页
   ·立体视觉第22-25页
     ·对极几何第22-24页
     ·基础矩阵和本质矩阵第24-25页
   ·相机标定第25-27页
     ·传统标定方法第25-26页
     ·相机自标定方法第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 稀疏点云重建第28-46页
   ·特征提取与特征描述第28-37页
     ·图像尺度空间描述第29-31页
     ·Harris 算子第31-33页
     ·SIFT 算子第33-37页
   ·图像特征点匹配第37-40页
     ·NCC 匹配算法第37-38页
     ·最近邻匹配算法第38-39页
     ·去除误匹配第39-40页
   ·SFM 算法第40-45页
     ·三角定位第40-42页
     ·迭代过程第42-43页
     ·集束调整第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 稠密点云重建第46-64页
   ·EPVH 算法第46-50页
     ·相关概念定义第46-48页
     ·计算可视边界第48-49页
     ·恢复丢失的边界第49-50页
     ·确定多面体的面第50页
   ·PMVS 算法第50-63页
     ·面片模型第51-52页
     ·光度差异函数第52-53页
     ·面片最优化第53页
     ·图片模型第53-54页
     ·面片重建第54-60页
     ·输出结果第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章 点云配准第64-82页
   ·点云局部几何特性第64-66页
     ·法向及曲面变分计算第64-65页
     ·法向一致化第65-66页
   ·点云特征点提取第66-71页
     ·基于投影点均匀性的方法第67-68页
     ·基于距离比值的方法第68-70页
     ·基于度量函数的方法第70-71页
   ·ICP 算法第71-74页
     ·算法具体实现第71-72页
     ·最优化解析算法第72-74页
     ·ICP 算法相关讨论第74页
   ·基于局部不变特征的两阶段配准算法第74-81页
     ·粗略配准阶段第75-76页
     ·精确配准阶段第76-78页
     ·实验结果第78-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 网格化与纹理映射第82-108页
   ·Power Crust 表面重建算法第82-89页
     ·算法基本概念第82-87页
     ·算法原理思路第87-88页
     ·算法步骤第88-89页
   ·泊松表面重建算法第89-95页
     ·算法基本概念第89-91页
     ·算法具体实现第91-93页
     ·算法实验结果第93-95页
   ·增量式表面重建算法第95-102页
     ·算法思想第95页
     ·八叉树划分第95-98页
     ·搜索队列初始化第98页
     ·递归搜索规则第98-102页
   ·纹理映射第102-106页
     ·纹理映射技术背景第102-103页
     ·自动式纹理映射算法思想第103-104页
     ·OpenGL 中的纹理绘制第104-106页
   ·本章小结第106-108页
第七章 软件系统实现第108-115页
   ·软件模块功能和实现第108-109页
   ·软件使用结果第109-114页
   ·本章小结第114-115页
第八章 总结与展望第115-117页
   ·论文总结第115页
   ·工作展望第115-117页
参考文献第117-125页
致谢第125-126页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第126页

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