多角度兵马俑图像的三维重建方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的组织结构安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 兵马俑图像特征检测 | 第18-30页 |
| 2.1 图像特征检测方法研究 | 第18-26页 |
| 2.1.1 SIFT图像特征检测 | 第20-23页 |
| 2.1.2 SURF图像特征检测 | 第23-25页 |
| 2.1.3 LIFT图像特征检测 | 第25-26页 |
| 2.2 基于LIFT的兵马俑图像特征检测 | 第26-27页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 兵马俑图像分区特征匹配算法 | 第30-44页 |
| 3.1 基于先验知识的特征点分布曲线分割方法 | 第30-31页 |
| 3.2 图像匹配 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基于图像像素灰度值匹配 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于图像几何特征的匹配 | 第33页 |
| 3.2.3 兵马俑图像分区特征匹配 | 第33-34页 |
| 3.3 基础矩阵估计 | 第34-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 兵马俑图像数据集及实验环境 | 第37-38页 |
| 3.4.2 兵马俑图像分区前后匹配效率对比实验 | 第38-39页 |
| 3.4.3 兵马俑图像分区匹配方法鲁棒性验证 | 第39-40页 |
| 3.4.4 与SURF特征检测方法对比 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 多角度兵马俑图像的三维重建方法研究 | 第44-56页 |
| 4.1 相机的标定 | 第44-48页 |
| 4.1.1 相机成像过程 | 第44-47页 |
| 4.1.2 相机标定方法 | 第47-48页 |
| 4.2 基于SFM的兵马俑图像稀疏点云重建 | 第48-49页 |
| 4.2.1 本质矩阵获取 | 第48页 |
| 4.2.2 点云的求取 | 第48-49页 |
| 4.3 基于PMVS的兵马俑图像稠密点云重建 | 第49-53页 |
| 4.3.1 基本概念 | 第50-52页 |
| 4.3.2 PMVS算法重建流程 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 多角度兵马俑图像的三维重建系统设计与实现 | 第56-68页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第56-57页 |
| 5.1.1 系统概述 | 第56页 |
| 5.1.2 系统可行性分析 | 第56页 |
| 5.1.3 系统功能需求分析 | 第56-57页 |
| 5.2 系统详细设计 | 第57-60页 |
| 5.2.1 系统总体设计 | 第57-58页 |
| 5.2.2 系统模块功能设计 | 第58-59页 |
| 5.2.3 系统功能流程图 | 第59-60页 |
| 5.3 系统实现 | 第60-62页 |
| 5.3.1 系统运行环境 | 第60页 |
| 5.3.2 多角度兵马俑图像的三维重建界面展示 | 第60-62页 |
| 5.4 系统测试 | 第62-65页 |
| 5.4.1 测试的目的和原则 | 第62-63页 |
| 5.4.2 测试用例 | 第63-65页 |
| 5.4.3 测试结果 | 第65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 论文展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
