运动法三维重建的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第1章 研究背景及目的 | 第11-17页 |
| 1.1 三维重建方法概括 | 第11-13页 |
| 1.2 运动法三维重建国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 自适应三维重建研究背景及目的 | 第14-17页 |
| 第2章 相机成像几何 | 第17-30页 |
| 2.1 相机成像原理 | 第17-18页 |
| 2.2 相机畸变 | 第18-20页 |
| 2.3 本质矩阵与基础矩阵 | 第20-22页 |
| 2.3.1 本质矩阵与基础矩阵的推导 | 第20-21页 |
| 2.3.2 对极几何中基础矩阵的性质 | 第21-22页 |
| 2.4 单应矩阵 | 第22-23页 |
| 2.5 三焦点张量 | 第23-27页 |
| 2.5.1 三焦点张量的推导 | 第23-26页 |
| 2.5.2 三焦点张量的应用 | 第26-27页 |
| 2.6 旋转矩阵 | 第27-30页 |
| 2.6.1 欧拉角表示 | 第27-28页 |
| 2.6.2 单位四元数 | 第28-30页 |
| 第3章 静态场景的运动法三维重建 | 第30-71页 |
| 3.1 线性以及非线性求解方法 | 第30-35页 |
| 3.1.1 奇异值求解(SVD) | 第30-31页 |
| 3.1.2 LM非线性求解法 | 第31-35页 |
| 3.2 基于点匹配的三维重建 | 第35-54页 |
| 3.2.0 SIFT特征点匹配算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 SURF特征点匹配算法 | 第43-45页 |
| 3.2.2 八点法求解相机位置参数 | 第45-47页 |
| 3.2.3 RANSAC以及其改进算法 | 第47-50页 |
| 3.2.4 基于点匹配的光束平差法 | 第50-52页 |
| 3.2.5 实现过程以及结果分析 | 第52-54页 |
| 3.3 基于直线或曲线的三维重建算法 | 第54-68页 |
| 3.3.1 直线检测算法 | 第55-60页 |
| 3.3.2 LBD直线匹配算法 | 第60-62页 |
| 3.3.3 基于直线特征的三维重建方法 | 第62-67页 |
| 3.3.4 基于直线匹配的三维重建结果分析 | 第67-68页 |
| 3.4 针对二次曲线的三维重建 | 第68-71页 |
| 第4章 自适应三维重建 | 第71-78页 |
| 4.1 两两匹配的自适应分割 | 第71-76页 |
| 4.1.1 特征点匹配 | 第71-72页 |
| 4.1.2 相机参数求解方法 | 第72页 |
| 4.1.3 改进的区域生长法 | 第72-73页 |
| 4.1.4 实现流程 | 第73页 |
| 4.1.5 实验结果 | 第73-76页 |
| 4.2 多张图片的自适应重建 | 第76-78页 |
| 4.2.1 父子集的存储逻辑 | 第76页 |
| 4.2.2 子集拓展方式 | 第76-77页 |
| 4.2.3 自适应三维重建整体流程及结果分析 | 第77-78页 |
| 第5章 结语 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第84页 |
