基于图像的建筑物线段三维重建研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 建筑物三维重建方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于图像的建筑物三维重建 | 第14-15页 |
| 1.2.3 线段三维模型重建 | 第15页 |
| 1.3 本文的研究任务和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于图像的建筑物三维重建基本理论 | 第17-27页 |
| 2.1 基于图像的三维重建核心方法 | 第17-18页 |
| 2.1.1 运动中恢复结构方法 | 第17页 |
| 2.1.2 多立体视觉方法 | 第17-18页 |
| 2.2 摄像机标定 | 第18-19页 |
| 2.3 摄像机模型 | 第19-22页 |
| 2.3.1 坐标系转换 | 第19-20页 |
| 2.3.2 针孔模型 | 第20-22页 |
| 2.4 对极几何 | 第22-23页 |
| 2.5 深度学习目标检测 | 第23-25页 |
| 2.6 无人机控制系统 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于LSD的目标线段检测与匹配 | 第27-39页 |
| 3.1 本文方法总流程 | 第27-28页 |
| 3.2 二维线段检测 | 第28-35页 |
| 3.2.1 YOLOv3目标检测 | 第28-30页 |
| 3.2.2 LSD直线提取算法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 寻找相邻图片 | 第32页 |
| 3.2.4 目标建筑中直线检测与匹配的实现 | 第32-35页 |
| 3.3 参数评估 | 第35-38页 |
| 3.3.1 二维线段匹配阈值对重建结果影响 | 第35-37页 |
| 3.3.2 M、K对重建结果影响 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 三维模型构建 | 第39-45页 |
| 4.1 三维线段生成 | 第39-42页 |
| 4.1.1 筛选二维线段进行匹配 | 第39-40页 |
| 4.1.2 三维线段聚类 | 第40-42页 |
| 4.2 光束法平差优化 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 重建实验及结果 | 第45-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第45页 |
| 5.2 实验数据 | 第45-47页 |
| 5.3 实验参数 | 第47页 |
| 5.4 实验结果 | 第47-53页 |
| 5.4.1 线段重建结果与点云对比 | 第47-51页 |
| 5.4.2 结合目标检测方法结果对比 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
