基于旋转平台的多视角三维重建
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·计算机视觉概述 | 第11-12页 |
| ·三维重建概述 | 第12-14页 |
| ·选题依据、研究思路及意义 | 第14-17页 |
| ·选题依据和研究思路 | 第14-16页 |
| ·选题意义 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容与章节安排 | 第17-20页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文创新点 | 第18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基于双目立体视觉的三维重建 | 第20-40页 |
| ·摄像机模型和标定 | 第20-26页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第20-21页 |
| ·摄像机针孔成像模型 | 第21-23页 |
| ·摄像机标定 | 第23-26页 |
| ·双目立体标定和极线校正 | 第26-30页 |
| ·目立体标定 | 第26-27页 |
| ·图像极线校正 | 第27-30页 |
| ·双目匹配和时空立体视觉 | 第30-36页 |
| ·相似度的计算和匹配约束 | 第30-31页 |
| ·图像匹配 | 第31-33页 |
| ·光条立体时空匹配 | 第33-36页 |
| ·双目重建 | 第36-38页 |
| ·双目重建原理 | 第36-37页 |
| ·双目重建结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 多视角点云数据配准 | 第40-58页 |
| ·多视角点云数据配准概述 | 第40-41页 |
| ·多视角点云数据配准的定义 | 第40页 |
| ·多视角点云数据配准的研究现状 | 第40-41页 |
| ·多视角点云数据配准的的分类 | 第41页 |
| ·多视角点云数据粗匹配概述 | 第41-43页 |
| ·两视角粗配准方法 | 第41-42页 |
| ·基于旋转平台的多视角粗配准方法 | 第42-43页 |
| ·基于标定板的多视角点云数据粗配准 | 第43-50页 |
| ·多视角数据采集系统设计 | 第43-44页 |
| ·坐标系设定 | 第44页 |
| ·转轴标定 | 第44-46页 |
| ·转台坐标系下的数据对齐 | 第46-50页 |
| ·多视角点云数据粗精准概述 | 第50-53页 |
| ·ICP配准算法的提出 | 第50-51页 |
| ·ICP配准算法分析 | 第51-53页 |
| ·基于迭代最近点算法的多视角点云数据配准 | 第53-57页 |
| ·两视角点云数据配准 | 第53-54页 |
| ·多视角点云数据配准算法 | 第54页 |
| ·多视角点云数据配准算法实验结果 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 多视角三维数据融合 | 第58-68页 |
| ·相关工作概述 | 第58-61页 |
| ·非结构化点集的融合 | 第58-59页 |
| ·结构化点集的融合 | 第59-61页 |
| ·移动立方体算法(Marching cube) | 第61-62页 |
| ·基于泊松方程的多视角数据融合 | 第62-65页 |
| ·泊松重建方法原理 | 第63-64页 |
| ·泊松重建算法实现过程 | 第64-65页 |
| ·三维模型重建结果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简历 | 第72页 |
