基于视觉的三维建模相关技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-12页 |
| 1．1 计算机视觉理论框架 | 第7-8页 |
| 1．1．1 视觉系统研究的三个层次 | 第7-8页 |
| 1．1．2 视觉信息处理的三个阶段 | 第8页 |
| 1．2 计算机视觉进行三维建模的相关技术 | 第8-11页 |
| 1．3 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 图像获取 | 第12-16页 |
| 2．1 摄像机工作原理 | 第12页 |
| 2．2 摄像机模型 | 第12-14页 |
| 2．3 立体视觉测距原理 | 第14-15页 |
| 2．4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 图像处理 | 第16-30页 |
| 3．1 C++和Matlab混合编程 | 第16-18页 |
| 3．2 图像显示 | 第18页 |
| 3．3 像素灰度提取 | 第18-20页 |
| 3．4 图像增强 | 第20-29页 |
| 3．4．1 灰度变换 | 第21页 |
| 3．4．2 直方图修整 | 第21-23页 |
| 3．4．3 图像平滑 | 第23-25页 |
| 3．4．4 图像锐化 | 第25-27页 |
| 3．4．5 图像增强结果 | 第27-29页 |
| 3．5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 特征提取 | 第30-46页 |
| 4．1 边缘检测技术 | 第30-40页 |
| 4．1．1 基于微分算子的边缘检测 | 第31-36页 |
| 4．1．2 边缘细化 | 第36-38页 |
| 4．1．3 边缘连接 | 第38-40页 |
| 4．2 图像分割技术 | 第40-44页 |
| 4．2．1 图像分割的一般模型 | 第41页 |
| 4．2．2 灰度阈值分割方法 | 第41-44页 |
| 4．3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 立体匹配 | 第46-56页 |
| 5．1 基本约束 | 第46-47页 |
| 5．2 灰度相关匹配 | 第47-48页 |
| 5．3 最小二乘匹配 | 第48-53页 |
| 5．3．1 图像重采样 | 第49-50页 |
| 5．3．2 最小二乘匹配流程 | 第50-53页 |
| 5．4 匹配结果 | 第53-55页 |
| 5．5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
