| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 现有技术及其发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要内容和组织结构 | 第16-18页 |
| 2 立体相机成像模型研究 | 第18-32页 |
| 2.1 单目针孔相机模型 | 第18-22页 |
| 2.2 双目立体相机模型 | 第22-28页 |
| 2.3 两视图之间的对极几何 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于度量重建的立体视频场景运动信息分类 | 第32-67页 |
| 3.1 概述 | 第32-36页 |
| 3.1.1 重建的几个层次 | 第32-33页 |
| 3.1.2 本文算法流程介绍 | 第33-36页 |
| 3.2 特征点的匹配 | 第36-41页 |
| 3.2.1 两视图的匹配策略 | 第37-39页 |
| 3.2.2 多视图的匹配策略 | 第39-41页 |
| 3.3 立体帧间运动预判断 | 第41-48页 |
| 3.3.1 场景运动静止的判断 | 第41-42页 |
| 3.3.2 相机运动是否有旋转分量的判断 | 第42-48页 |
| 3.4 对有旋转分量的立体相机运动计算 | 第48-58页 |
| 3.4.1 基于度量重建的立体相机对内参和运动计算 | 第48-54页 |
| 3.4.2 利用结构来优化运动参数 | 第54-58页 |
| 3.5 对无旋转分量的立体相机运动估计 | 第58-60页 |
| 3.6 立体场景运动信息分类 | 第60-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 4 总结与展望 | 第67-69页 |
| 4.1 总结 | 第67页 |
| 4.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 在学期间所取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |