基于车载相机采集图像的大规模城市街景重建
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 计算机视觉发展综述 | 第11页 |
| 1.2.2 图像重建综述 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 图像重建中的多视图几何 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 多视图重建的射影几何基础 | 第16-19页 |
| 2.2.1 二维射影空间 | 第16-18页 |
| 2.2.2 三维射影空间 | 第18-19页 |
| 2.3 成像过程与摄像机模型 | 第19-22页 |
| 2.4 双视图几何与基础矩阵 | 第22-26页 |
| 2.4.1 双视图几何 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基础矩阵 | 第24-25页 |
| 2.4.3 8 点法计算基础矩阵 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于图像特征的点云重建 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 特征提取 | 第27-28页 |
| 3.3 多视图间特征匹配与几何关系计算 | 第28-30页 |
| 3.3.1 特征匹配 | 第28-29页 |
| 3.3.2 多视图间几何关系计算 | 第29-30页 |
| 3.4 由运动恢复结构 | 第30-34页 |
| 3.4.1 数值优化方法 | 第30-32页 |
| 3.4.2 由运动恢复结构 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 点云地理配准 | 第35-46页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 相机 GPS 位置矫正 | 第35-40页 |
| 4.2.1 Hermite 插值法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 矫正缺失的相机 GPS 位置 | 第37-40页 |
| 4.2.3 矫正偏离道路的相机 GPS 位置 | 第40页 |
| 4.3 加权近点迭代点云配准方法 | 第40-45页 |
| 4.3.1 重建后相机的相对位置准确性验证 | 第40-43页 |
| 4.3.2 基于加权近点迭代的点云地理配准方法 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 散乱点云去噪及分区 | 第46-61页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 数据结构定义 | 第46-48页 |
| 5.3 散乱点云的栅格空间划分 | 第48-52页 |
| 5.3.1 传统栅格空间划分方法 | 第49-50页 |
| 5.3.2 改进的栅格空间划分方法 | 第50-52页 |
| 5.4 基于 K 邻域的点云去噪算法及实现 | 第52-57页 |
| 5.4.1 K 邻域点云去噪 | 第52-55页 |
| 5.4.2 K 邻域点云去噪算法的优化 | 第55-57页 |
| 5.5 基于区域生长法的散乱点云分区算法及实现 | 第57-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
