基于双目视觉的三维人脸重建研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景与课题研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 三维人脸重建方法简介 | 第10-12页 |
| 1.2.1 主动式方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 被动式方法 | 第11-12页 |
| 1.3 基于双目视觉的三维人脸重建概述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 目前存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于双目立体视觉的三维重建原理 | 第16-35页 |
| 2.1 双目立体视觉方法 | 第16-18页 |
| 2.2 相机标定 | 第18-28页 |
| 2.2.1 相机成像模型 | 第19-24页 |
| 2.2.2 相机标定方法 | 第24页 |
| 2.2.3 张正友标定法 | 第24-28页 |
| 2.3 极线校正理论及过程 | 第28-31页 |
| 2.3.1 对极几何理论 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基本矩阵 | 第29-30页 |
| 2.3.3 极线校正 | 第30-31页 |
| 2.4 立体匹配 | 第31-32页 |
| 2.5 空间点的重建 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 立体匹配算法研究 | 第35-41页 |
| 3.1 视差的基本理论 | 第35-36页 |
| 3.2 立体匹配的研究内容 | 第36-38页 |
| 3.2.1 匹配基元的选择 | 第36页 |
| 3.2.2 匹配准则 | 第36-37页 |
| 3.2.3 相似性度量 | 第37-38页 |
| 3.3 立体匹配算法分类 | 第38-39页 |
| 3.3.1 基于区域的匹配算法 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于特征的匹配算法 | 第39页 |
| 3.3.3 基于相位的匹配算法 | 第39页 |
| 3.4 基于图割的匹配算法 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于极线距离变换的立体匹配算法 | 第41-48页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 极线距离变换 | 第41-44页 |
| 4.3 结合极线距离变换的人脸立体匹配方法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 对原有极线距离变换方法的改进 | 第44-45页 |
| 4.3.2 Otsu自适应阈值算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 自适应支持权重立体匹配算法 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 人脸三维模型重建 | 第48-60页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 人脸三维点云重建 | 第48-49页 |
| 5.3 人脸初始点云的平滑 | 第49-52页 |
| 5.4 基于细分曲面的三维人脸表面重建方法 | 第52-58页 |
| 5.4.1 人脸点云的三角化 | 第52-56页 |
| 5.4.2 基于Loop细分的三维人脸建模方法 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第60-69页 |
| 6.1 引言 | 第60页 |
| 6.2 算法验证实验平台 | 第60页 |
| 6.3 相机标定及极线校正 | 第60-62页 |
| 6.4 立体匹配实验 | 第62-68页 |
| 6.4.1 极线长度参数σ_s的确定 | 第63-64页 |
| 6.4.2 Otsu自适应阈值化处理 | 第64页 |
| 6.4.3 不同方法下最终获得的视差图对比 | 第64-67页 |
| 6.4.4 标准图像的立体匹配对比实验 | 第67-68页 |
| 6.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历 | 第76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
