| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 三维人脸成像发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于多目立体视觉三维重建的研究 | 第16-22页 |
| 2.1 立体视觉中深度计算的原理 | 第16页 |
| 2.2 三维重建的一般工作流程 | 第16-18页 |
| 2.3 多目立体视觉重建的发展 | 第18-19页 |
| 2.4 三维重建中存在的困难 | 第19-21页 |
| 2.5 本文系统设计 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 一种正视的多目相机系统标定方法 | 第22-31页 |
| 3.1 相机标定方法回顾 | 第22-23页 |
| 3.2 正视的多目相机系统标定法的实现 | 第23-26页 |
| 3.2.1 相机模型与立体标定 | 第23-24页 |
| 3.2.2 立体校正 | 第24-25页 |
| 3.2.3 组间标定与融合 | 第25页 |
| 3.2.4 对齐到正视视图 | 第25-26页 |
| 3.3 实验结果 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 一种基于金字塔分层的立体匹配算法 | 第31-40页 |
| 4.1 立体匹配中的困难和约束条件 | 第31-32页 |
| 4.2 立体匹配方法回顾 | 第32-34页 |
| 4.3 基于金子塔分层的立体匹配算法的实现 | 第34-36页 |
| 4.4 实验结果 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 一种光照约束的多目重建能量最小化去噪算法 | 第40-58页 |
| 5.1 三维重建去噪方法回顾 | 第40-43页 |
| 5.2 利用点云之外的信息平滑网格 | 第43-44页 |
| 5.3 能量最小化的图像去噪方法的研究 | 第44-46页 |
| 5.4 光照约束的多目重建能量最小化去噪算法的实现 | 第46-54页 |
| 5.4.1 保真约束项 | 第46-47页 |
| 5.4.2 拉普拉斯约束项 | 第47页 |
| 5.4.3 光照约束项 | 第47-52页 |
| 5.4.4 光照梯度约束项 | 第52页 |
| 5.4.5 可视外壳约束 | 第52-54页 |
| 5.5 实验结果 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 三维人脸测量系统的实现 | 第58-66页 |
| 6.1 三维人脸测量系统 | 第58页 |
| 6.2 一种交互式轮廓线提取方法 | 第58-63页 |
| 6.2.1 平面和网格的交线 | 第59-61页 |
| 6.2.2 NURBS曲线拟合 | 第61-62页 |
| 6.2.3 实验结果 | 第62-63页 |
| 6.3 一种交互式网格分割方法 | 第63-65页 |
| 6.3.1 交互式网格分割 | 第63-64页 |
| 6.3.2 实验结果 | 第64-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 全文总结和展望 | 第66-69页 |
| 7.1 总结 | 第66-67页 |
| 7.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第77-78页 |