| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·三维重建及其关键技术 | 第11-12页 |
| ·三维重建中特征提取与匹配技术 | 第12-14页 |
| ·三维重建中特征提取与匹配技术研究现状 | 第14-17页 |
| ·特征点提取 | 第15页 |
| ·特征点描述 | 第15-16页 |
| ·误匹配剔除 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 特征点提取 | 第18-26页 |
| ·角点检测 | 第18-20页 |
| ·Harris 检测子 | 第18-19页 |
| ·SUSAN 检测子 | 第19-20页 |
| ·边缘检测 | 第20-22页 |
| ·传统边缘检测子（基于梯度的边缘检测子） | 第20-21页 |
| ·基于模糊推理的边缘检测子 | 第21-22页 |
| ·基于数学形态学的边缘检测子 | 第22页 |
| ·尺度空间 | 第22-25页 |
| ·尺度空间定义及基本思想 | 第22-23页 |
| ·DoG 尺度空间与SURF 尺度空间 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 特征点描述 | 第26-37页 |
| ·经典描述子 | 第26-31页 |
| ·SIFT（Scale Invariant Feature Transform） | 第26-28页 |
| ·SURF（Speeded-Up Robust Features） | 第28-30页 |
| ·CCH（Contrast Context Histogram） | 第30-31页 |
| ·一种基于圆环块邻域划分和颜色照度不变量的描述子（CCD） | 第31-36页 |
| ·描述子基本思想 | 第31-32页 |
| ·划分特征点邻域 | 第32-34页 |
| ·邻域像素对描述子的影响 | 第34页 |
| ·确定颜色照度不变量 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 误匹配剔除 | 第37-45页 |
| ·对极几何关系及基础矩阵 | 第37-38页 |
| ·随机抽样一致性算法（RANSAC） | 第38-40页 |
| ·一种适合序列图像的误匹配点剔除算法 | 第40-44页 |
| ·匹配点的几何关系 | 第41-42页 |
| ·相同尺度下误匹配剔除 | 第42-43页 |
| ·不同尺度下误匹配剔除 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验方案和结果分析 | 第45-56页 |
| ·图像匹配实验 | 第45-48页 |
| ·误匹配剔除实验 | 第48-50页 |
| ·射影重建实验 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |
