单目实时深度估计与三维重建
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 相机成像原理 | 第12-14页 |
| 1.2.1 相机成像模型 | 第12页 |
| 1.2.2 透镜畸变 | 第12-14页 |
| 1.3 多视图几何模型 | 第14-16页 |
| 1.3.1 2D-2D映射:对极几何 | 第14-15页 |
| 1.3.2 3D-2D映射:PnP | 第15-16页 |
| 1.4 实时稠密三维重建 | 第16-19页 |
| 1.4.1 稠密单目重建 | 第16-18页 |
| 1.4.2 稠密RGB-D重建 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的研究内容与主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第2章 基于GPU的ORB均匀提取和筛选算法 | 第22-32页 |
| 2.1 图像特征提取与匹配介绍 | 第22-23页 |
| 2.2 分布更均匀的ORB特征提取 | 第23-28页 |
| 2.2.1 分块提取FAST角点 | 第23-24页 |
| 2.2.2 建立四叉树筛选角点 | 第24-28页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 性能分析 | 第28-30页 |
| 2.3.2 速度分析 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 单目实时深度估计与三维重建 | 第32-43页 |
| 3.1 三维重建系统框架概述 | 第32-35页 |
| 3.1.1 ORB-SLAM系统 | 第33-35页 |
| 3.2 深度估计 | 第35-39页 |
| 3.2.1 基于局部的深度恢复 | 第36-37页 |
| 3.2.2 随机初始化 | 第37-38页 |
| 3.2.3 空间传播 | 第38页 |
| 3.2.4 后处理 | 第38-39页 |
| 3.3 关键帧选取 | 第39页 |
| 3.4 深度融合 | 第39-42页 |
| 3.4.1 TSDF地图 | 第40-41页 |
| 3.4.2 Surfel面元 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 4.1 深度恢复结果 | 第43-46页 |
| 4.2 点云融合结果 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
