| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-23页 |
| 1.1 相关工作与背景概述 | 第7-9页 |
| 1.2 基于图像的三维重建综述 | 第9-18页 |
| 1.2.1 阴影恢复形状法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 纹理恢复形状法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 手动交互操作法 | 第14页 |
| 1.2.4 光度立体学方法 | 第14-15页 |
| 1.2.5 运动图像序列法 | 第15页 |
| 1.2.6 立体视觉法 | 第15-17页 |
| 1.2.7 上述各种方法比较 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外立体视觉三维重建的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本课题研究的选题依据、研究思路和主要创新点 | 第20-22页 |
| 1.4.1 本课题的选题依据 | 第20页 |
| 1.4.2 本课题的研究思路 | 第20-21页 |
| 1.4.3 本课题的主要创新点 | 第21页 |
| 1.4.4 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 手动交互操作的三维重建系统设计 | 第23-34页 |
| 2.1 射影几何 | 第23页 |
| 2.2 手动交互操作三维重建算法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 平行平面间计算原理 | 第25-27页 |
| 2.2.2 平行平面内的计算 | 第27页 |
| 2.3 该算法实现的过程 | 第27-33页 |
| 2.3.1 获取图像 | 第28页 |
| 2.3.2 计算灭点 | 第28-29页 |
| 2.3.3 选取参考点和参考高度 | 第29-30页 |
| 2.3.4 计算点的三维坐标 | 第30-31页 |
| 2.3.5 提取纹理 | 第31页 |
| 2.3.6 构建三维模型 | 第31-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第34-50页 |
| 3.1 摄像机标定原理 | 第34-38页 |
| 3.1.1 坐标系 | 第35页 |
| 3.1.2 摄像机模型 | 第35-37页 |
| 3.1.3 摄像机的内外参数 | 第37-38页 |
| 3.2 传统的标定方法 | 第38-43页 |
| 3.2.1 直接线性变换(DLT变换) | 第38-39页 |
| 3.2.2 利用透视变换矩阵的摄像机标定方法 | 第39页 |
| 3.2.3 Tsai的两步标定法 | 第39-43页 |
| 3.3 本文使用的标定方法 | 第43-48页 |
| 3.3.1 带径向和切向畸变的摄像机模型 | 第44-45页 |
| 3.3.2 摄像机模型的参数求解 | 第45-47页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 立体匹配的软件实现 | 第50-67页 |
| 4.1 匹配算法及其实现 | 第52-59页 |
| 4.1.1 匹配策略的选择 | 第52-53页 |
| 4.1.2 特征点提取 | 第53页 |
| 4.1.3 建立粗匹配 | 第53-55页 |
| 4.1.4 松弛法消除误匹配 | 第55-57页 |
| 4.1.5 最小中值法消除误匹配 | 第57-59页 |
| 4.2 利用基础矩阵F提取新的匹配点 | 第59页 |
| 4.3 立体匹配软件流程图 | 第59-60页 |
| 4.4 立体匹配软件实现各阶段的界面 | 第60-65页 |
| 4.4.1 立体像对的实时捕捉 | 第61-62页 |
| 4.4.2 Harris角点提取 | 第62-64页 |
| 4.4.3 角点的立体匹配 | 第64-65页 |
| 4.5 根据立体匹配结果三维重建后续工作 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 论文发表情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |