序列图像的三维重建技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 摄像机模型和基础矩阵 | 第17-29页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第17-19页 |
| ·线性摄像机模型 | 第19-20页 |
| ·对极几何和基础矩阵 | 第20-22页 |
| ·极线几何 | 第20-22页 |
| ·基础矩阵 | 第22页 |
| ·基础矩阵求解 | 第22-25页 |
| ·基础矩阵估计的多项式函数求法 | 第23-24页 |
| ·多项式函数求解的基础矩阵试验结果以及分析 | 第24-25页 |
| ·本质矩阵 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 特征点的提取与匹配 | 第29-43页 |
| ·获取特征点的策略 | 第29-37页 |
| ·Harris算法 | 第29-32页 |
| ·一种Harris角点检测的改进算法 | 第32-33页 |
| ·Harris角点检测算子实验对比分析 | 第33页 |
| ·SIFT方法 | 第33-37页 |
| ·特征点的匹配 | 第37-39页 |
| ·常用的匹配方法 | 第38页 |
| ·SIFT匹配方法 | 第38-39页 |
| ·特征点的跟踪 | 第39-42页 |
| ·SIFT和KLT结合的特征点跟踪算法 | 第40-41页 |
| ·SIFT和KLT结合的试验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 摄像机的标定 | 第43-53页 |
| ·线性模型摄像机标定 | 第43-46页 |
| ·非线性模型的摄像机标定 | 第46-52页 |
| ·一种非线性模型的摄像机标定的改进 | 第47-51页 |
| ·非线性标定方法实验对比分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 三维重建 | 第53-66页 |
| ·三维重建的基本原理 | 第53-54页 |
| ·两幅图像的三维重建步骤 | 第54-56页 |
| ·三维度量重建 | 第56-63页 |
| ·投影矩阵的求解 | 第57-61页 |
| ·空间点的计算 | 第61页 |
| ·反投影误差的处理 | 第61-62页 |
| ·串联迭代投影矩阵实验对比分析 | 第62-63页 |
| ·多序列图像的三维重建 | 第63-65页 |
| ·多序列图像的三维重建算法 | 第63页 |
| ·基于多序列图像的三维重建实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第六章 系统实现 | 第66-73页 |
| ·系统流程 | 第66-67页 |
| ·系统功能结构 | 第67页 |
| ·系统实现 | 第67-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·本文的工作总结 | 第73-74页 |
| ·未来的研究工作 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
