多视图三维重建及其评估算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 计算机视觉 | 第10-11页 |
| 1.2 三维模型重建的分类和发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 三维重建的典型应用 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于PMVS的三维重建 | 第16-27页 |
| 2.1 PMVS算法基本概念 | 第16-19页 |
| 2.1.1 坐标系 | 第16页 |
| 2.1.2 投影矩阵和基本矩阵 | 第16-17页 |
| 2.1.3 面片 | 第17-18页 |
| 2.1.4 灰度一致性度量函数 | 第18-19页 |
| 2.2 PMVS算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 特征点匹配和初始面片生成 | 第20-22页 |
| 2.2.2 面片扩展 | 第22-23页 |
| 2.2.3 面片过滤 | 第23-24页 |
| 2.3 PMVS三维重建实验 | 第24-27页 |
| 第三章 特征点提取和匹配 | 第27-48页 |
| 3.1 常见特征点检测算子实验分析 | 第27-40页 |
| 3.1.1 Harris算子 | 第27-30页 |
| 3.1.2 SUSAN算子 | 第30-32页 |
| 3.1.3 SIFT算子 | 第32-35页 |
| 3.1.4 SURF算子 | 第35-39页 |
| 3.1.5 几种算子对比分析 | 第39-40页 |
| 3.2 常见描述符算法 | 第40-43页 |
| 3.2.1 SIFT特征描述算子 | 第40-41页 |
| 3.2.2 SURF特征描述算子 | 第41-42页 |
| 3.2.3 Daisy特征描述算子 | 第42-43页 |
| 3.3 特征点匹配实验 | 第43-46页 |
| 3.4 基于特征点的PMVS的改进 | 第46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 三维重建评估算法 | 第48-60页 |
| 4.1 基本概念 | 第48-50页 |
| 4.2 坐标变换矩阵求解原理 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果和讨论 | 第52-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
