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基于视觉图像的三维重构的研究与实现

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·引言第8-10页
   ·国内外研究状况第10-12页
   ·本文的主要工作第12-13页
   ·论文各章内容与联系第13-15页
第二章 摄像机标定第15-34页
   ·引言第15页
   ·针孔摄像机模型第15-18页
   ·直接线性变换(DLT)第18-19页
   ·TSAI 的两步法第19-22页
     ·利用径向一致约束求线性解第19-21页
     ·非线性优化第21-22页
   ·平面单应计算的射影几何基础第22-28页
     ·一维射影对应的基本定理第22页
     ·二维射影坐标的定义第22-24页
     ·射影坐标的变换第24-25页
     ·莫比乌斯(M(?)biu)定理的证明第25-28页
   ·张氏标定法第28-33页
     ·平面单应的计算第28-29页
     ·摄像机内外参数约束第29-30页
     ·求解摄像机内外参数第30-32页
     ·考虑畸变的摄像机标定第32-33页
   ·摄像机自标定第33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用第34-41页
   ·引言第34页
   ·PSO 优化算法第34页
   ·QPSO 优化算法第34-38页
     ·量子力学诞生第34-35页
     ·QPSO 理论基础与算法过程第35-38页
   ·基于QPSO 优化算法的摄像机标定第38-39页
   ·实验与实验分析第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 特征点提取与匹配第41-46页
   ·引言第41页
     ·不变特征点提取的统一思想框架第41页
   ·基于KD 树匹配的SIFT 算法第41-45页
     ·尺度空间金字塔与差分尺度空间金尺字塔第42页
     ·极值点的检测和特征点精确定位第42-43页
     ·特征点方向的分配第43-44页
     ·特征点局部描述子的生成第44页
     ·利用KD 树进行特征点匹配第44页
     ·实验第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 基础矩阵的计算与运动恢复第46-56页
   ·本质矩阵第46-48页
     ·本质矩阵第46-47页
     ·本质矩阵的性质第47-48页
   ·基础矩阵的计算第48-52页
     ·RANSAC 鲁棒算法第48-50页
     ·基础矩阵F 基本方程组第50页
     ·七点法第50-51页
     ·归一化八点法第51-52页
     ·基础矩阵F 自动计算第52页
   ·运动恢复第52-55页
     ·运动恢复的理论基础(Hartley 定理的证明)第52-55页
     ·摄像机投影矩阵的计算第55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 结构恢复与DELAUNAY 三角化第56-64页
   ·结构恢复第56-57页
     ·齐次方法第56页
     ·非齐次方法第56-57页
   ·DELAUNAY 三角化第57-63页
     ·多元线性回归第57-58页
     ·Quad-Edge 数据结构第58-60页
     ·增量Delaunay 三角化第60-62页
     ·Delaunay 三角化图和Voronoi 图第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第七章 系统实现第64-71页
   ·系统框架图第64-65页
   ·实验与分析第65-71页
第八章 总结第71-72页
   ·总结第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第77页

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