三维数据建模与处理技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·计算机视觉简介 | 第13页 |
| ·计算机视觉的发展 | 第13-15页 |
| ·计算机视觉的应用 | 第15页 |
| ·计算机视觉中的三维重构 | 第15-17页 |
| ·三维重构及其研究现状 | 第15-16页 |
| ·三维重构在应用中需要解决的问题 | 第16-17页 |
| ·本课题的选题依据、研究思路和主要创新点 | 第17-21页 |
| ·课题的选题依据 | 第17-19页 |
| ·课题的研究思路 | 第19-20页 |
| ·课题的主要创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 三维重构中数码相机标定方法的研究 | 第21-43页 |
| ·数码相机及其成像模型 | 第21-25页 |
| ·数码相机的特点及工作原理 | 第21-22页 |
| ·数码相机的成像模型 | 第22-25页 |
| ·传统的摄像机标定方法 | 第25-29页 |
| ·直接线性变换（DLT 变换） | 第26页 |
| ·两步法 | 第26-29页 |
| ·数码相机标定方法的研究 | 第29-42页 |
| ·数码相机参数标定的内容 | 第29-30页 |
| ·数码相机参数标定的特点分析 | 第30页 |
| ·数码相机内部参数的标定 | 第30-32页 |
| ·数码相机外部参数的线性标定 | 第32-36页 |
| ·数码相机外部参数的直角三点标定 | 第36-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 三维重构中彩色图像特征提取方法的研究 | 第43-52页 |
| ·彩色图像的边缘提取 | 第43-48页 |
| ·高斯拉普拉斯边缘检测算子 | 第43-45页 |
| ·改进的彩色图像高斯拉普拉斯算子 | 第45-47页 |
| ·实验验证 | 第47-48页 |
| ·彩色图像的角点提取 | 第48-51页 |
| ·Harris 角点检测算子 | 第48页 |
| ·改进的彩色图像Harris 角点检测算子 | 第48-51页 |
| ·实验验证 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 三维重构中立体匹配算法的研究 | 第52-73页 |
| ·基本约束和假设条件 | 第52-53页 |
| ·常用的图像匹配算法 | 第53-55页 |
| ·基于灰度相关的图像匹配 | 第54-55页 |
| ·基于特征的图像匹配 | 第55页 |
| ·利用图像进行深度信息提取 | 第55-61页 |
| ·视差分析 | 第55-56页 |
| ·从视差计算深度信息 | 第56-57页 |
| ·视差图提取 | 第57-61页 |
| ·立体匹配算法的研究 | 第61-72页 |
| ·基于角点特征值约束的相关匹配算法 | 第62-63页 |
| ·基于视差梯度约束的匹配算法 | 第63-64页 |
| ·单应矩阵鲁棒估计——随机采样算法 | 第64-70页 |
| ·实验验证 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 三维重构中三维数据的获得及显示 | 第73-92页 |
| ·三维数据的获得 | 第73-78页 |
| ·相机成像与三维空间结构的关系 | 第73-74页 |
| ·空间点的三维重构 | 第74-76页 |
| ·实验验证 | 第76-78页 |
| ·三维点的空间三角化 | 第78-88页 |
| ·Delaunay 三角剖分介绍 | 第78-80页 |
| ·一种改进的Delaunay 三角剖分算法 | 第80-88页 |
| ·三维数据的显示 | 第88-91页 |
| ·利用OpenGL 实现三维物体重建 | 第88-89页 |
| ·OpenGL 中的纹理贴图 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 三维重构系统的实现 | 第92-99页 |
| ·三维重构系统的构成 | 第92-93页 |
| ·实验结果 | 第93-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第七章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第107页 |
