多幅图像典型目标三维重构的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-12页 |
| 1.2.1 特征提取及图像匹配 | 第9-10页 |
| 1.2.2 相机标定 | 第10-11页 |
| 1.2.3 三维重构的实现 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 三维重构的理论基础 | 第13-22页 |
| 2.1 相机模型确定 | 第13-18页 |
| 2.1.1 理想相机模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 外部参数模型 | 第14-15页 |
| 2.1.3 针孔透视变换模型 | 第15-17页 |
| 2.1.4 相机畸变数学模型 | 第17-18页 |
| 2.1.5 相机模型的确定 | 第18页 |
| 2.2 对极几何和基本矩阵 | 第18-21页 |
| 2.2.1 对极几何 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基本矩阵 | 第20页 |
| 2.2.3 本质矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3 三维重构过程 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 图像匹配技术 | 第22-32页 |
| 3.1 特征点检测 | 第22-25页 |
| 3.1.1 尺度空间的极值检测 | 第22-23页 |
| 3.1.2 关键点的搜索和定位 | 第23-24页 |
| 3.1.3 关键点的特征描述 | 第24页 |
| 3.1.4 生成特征信息集合向量 | 第24-25页 |
| 3.2 特征点的匹配 | 第25-26页 |
| 3.3 匹配算法的改进 | 第26-29页 |
| 3.3.1 改进的SIFT算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 RANSAC方法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 稠密算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 相机标定算法研究 | 第32-42页 |
| 4.1 标定方法 | 第32-34页 |
| 4.1.1 直接线性标定法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 张氏标定法 | 第33-34页 |
| 4.2 相机标定方法的改进 | 第34-39页 |
| 4.2.1 线性标定 | 第34页 |
| 4.2.2 非线性标定 | 第34页 |
| 4.2.3 引入非线性优化的标定方法 | 第34-39页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于多幅图像的三维重构实现 | 第42-51页 |
| 5.1 射影重构 | 第42-43页 |
| 5.1.1 射影深度初值 | 第42-43页 |
| 5.1.2 射影重构 | 第43页 |
| 5.2 欧式重构 | 第43-45页 |
| 5.3 基于序列图像的三维重构 | 第45-46页 |
| 5.4 三角剖分及贴图 | 第46-47页 |
| 5.5 实验及结果 | 第47-50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A 攻读学位期间的相关研究工作 | 第58-59页 |
| 撰写论文 | 第58页 |
| 申报专利 | 第58-59页 |
