基于网格结构光的三维重建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 三维重构测量方法简介 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 国内外研究现状分析总结 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 双目立体视觉系统理论与模型 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基于结构光立体视觉的三维测量系统原理 | 第18-19页 |
| 2.3 摄像机透视投影模型 | 第19-27页 |
| 2.3.1 摄像机透视投影模型 | 第20-24页 |
| 2.3.2 摄像机镜头畸变模型 | 第24-27页 |
| 2.4 摄像机标定 | 第27-31页 |
| 2.4.1 标定方法简介 | 第27-28页 |
| 2.4.2 基于二维平面靶标的标定方法 | 第28-31页 |
| 2.5 图像校正 | 第31-34页 |
| 2.5.1 外极限定义 | 第31-32页 |
| 2.5.2 校正方法与流程 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 图像特征提取与匹配算法研究 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 特征提取 | 第35-44页 |
| 3.2.1 特征提取算法 | 第35-43页 |
| 3.2.2 分类优化算法 | 第43-44页 |
| 3.3 特征匹配 | 第44-52页 |
| 3.3.1 特征匹配算法 | 第44-50页 |
| 3.3.2 优化算法 | 第50-51页 |
| 3.3.3 Ransac算法 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于三维点云的重构算法研究 | 第53-69页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 点云获取原理 | 第53-55页 |
| 4.3 点云配准算法 | 第55-63页 |
| 4.3.1 相机的定位 | 第55-57页 |
| 4.3.2 ICP算法 | 第57-60页 |
| 4.3.3 点云预处理 | 第60-63页 |
| 4.4 重构算法 | 第63-68页 |
| 4.4.1 点云重构算法简介 | 第63页 |
| 4.4.2 octree算法 | 第63-65页 |
| 4.4.3 泊松重构算法 | 第65-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 实验结果与系统精度分析 | 第69-86页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 系统搭建模型与误差 | 第69-72页 |
| 5.2.1 实验系统模型 | 第69-70页 |
| 5.2.2 误差影响因素 | 第70-72页 |
| 5.3 系统实现与实验分析对比 | 第72-80页 |
| 5.3.1 相机标定 | 第72-75页 |
| 5.3.2 图像校正 | 第75-77页 |
| 5.3.3 特征提取匹配结果分析 | 第77-80页 |
| 5.4 重构效果与精度实验 | 第80-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
