| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外三维重建研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文研究创新点 | 第20-23页 |
| 第二章 基于图像序列的三维重建算法技术理论 | 第23-35页 |
| 2.1 基于图像序列的三维重建算法流程 | 第23-24页 |
| 2.2 相邻帧SIFT特征点检测 | 第24页 |
| 2.3 基础矩阵求解 | 第24-28页 |
| 2.3.1 对极几何 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基础矩阵 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于RANSAC算法求解基础矩阵及过滤特征点 | 第26-28页 |
| 2.4 稀疏点云计算 | 第28-31页 |
| 2.5 稠密点云计算 | 第31-32页 |
| 2.6 泊松表面重建 | 第32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 基于局部一致性匹配的点云增长算法 | 第35-51页 |
| 3.1 基于相关系数的模板匹配 | 第35-38页 |
| 3.2 基于局部一致性的匹配 | 第38-43页 |
| 3.2.1 特征点选取 | 第38-39页 |
| 3.2.2 确定匹配区域 | 第39-40页 |
| 3.2.3 局部一致性匹配过程分析 | 第40-43页 |
| 3.3 基于成像模型的点云增长 | 第43-47页 |
| 3.4 基于轮廓点云过滤 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 色彩重映射 | 第51-63页 |
| 4.1 光路距离计算 | 第51-52页 |
| 4.2 色彩重映射算法 | 第52-61页 |
| 4.2.1 基于均值的噪声过滤 | 第55-57页 |
| 4.2.2 双向验证法 | 第57-60页 |
| 4.2.3 均值和双向验证法结合 | 第60-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第63-73页 |
| 5.1 实验结果 | 第64-67页 |
| 5.2 细节分析 | 第67-70页 |
| 5.3 数据分析 | 第70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |