| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 选题意义 | 第12页 |
| 1.4 本文主要内容和主要组织形式 | 第12-14页 |
| 第二章 立体视觉三维重建的基本理论 | 第14-27页 |
| 2.1 坐标系与摄像机成像模型 | 第14-19页 |
| 2.1.1 坐标系 | 第14-17页 |
| 2.1.2 小孔成像模型 | 第17-19页 |
| 2.2 图像立体匹配 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于区域的匹配 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于特征的匹配 | 第20-21页 |
| 2.3 相机标定 | 第21-25页 |
| 2.3.1 传统的相机标定法 | 第22页 |
| 2.3.2 相机自标定法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于本质矩阵和基础矩阵的摄像机标定方法 | 第23-25页 |
| 2.4 三维重建 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于ABM与FBM结合的精确快速相机自标定方法 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-29页 |
| 3.2 SIFT特征提取 | 第29-30页 |
| 3.3 改进NCC算法 | 第30-31页 |
| 3.4 LSM | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果 | 第33-38页 |
| 3.5.1 精确匹配验证 | 第33-35页 |
| 3.5.2 重建精度验证 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进RANSAC算法的精确SFM方法 | 第39-54页 |
| 4.1 引言 | 第39-41页 |
| 4.2 改进RANSAC算法 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-46页 |
| 4.3.1 改进RANSAC估计基础矩阵 | 第43-44页 |
| 4.3.2 改进RANSAC估计相机位姿 | 第44-46页 |
| 4.4 一种新的SFM流程 | 第46-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读所示学位期间发表学术论文情况 | 第61页 |