双目立体视觉及三维反求研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第15-21页 |
| ·双目立体视觉方面 | 第15-17页 |
| ·细分曲面与重建方面 | 第17-19页 |
| ·三维模型相似度检索方面 | 第19-20页 |
| ·三维人脸识别方面 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文的组织结构 | 第22-25页 |
| 2 双目立体视觉 | 第25-41页 |
| ·相机的模型建立 | 第25-29页 |
| ·相机的线性针孔模型 | 第25-28页 |
| ·相机的非线性模型 | 第28-29页 |
| ·双目立体视觉系统与空间点反求 | 第29-33页 |
| ·立体视觉系统的外极线约束 | 第33-35页 |
| ·图像外极线校正 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 3 基于立体视觉的密集点云三维反求 | 第41-65页 |
| ·平行双目立体视觉系统 | 第41-43页 |
| ·基于复小波变换的相位相关算法 | 第43-46页 |
| ·对应点精确匹配与点云反求 | 第46-51页 |
| ·基于约束条件的点对精准匹配 | 第46-49页 |
| ·点云的拼合与重建 | 第49-51页 |
| ·三维曲面重建 | 第51-61页 |
| ·基于神经网络的曲面重建 | 第51-53页 |
| ·细分曲面重建 | 第53-61页 |
| ·系统实例与讨论 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 4 两种双目立体视觉系统的搭建 | 第65-81页 |
| ·基线自适应的双目视觉系统 | 第65-67页 |
| ·自适应基线调整 | 第67-69页 |
| ·自适应基线系统实例 | 第69-71页 |
| ·基于单相机的双目被动立体视觉系统 | 第71-74页 |
| ·一种改进的神经网络标定方法 | 第74-78页 |
| ·标定过程的神经网络建立 | 第75-76页 |
| ·训练样本的采集 | 第76页 |
| ·通过空间距离恢复三维信息 | 第76-78页 |
| ·单相机三维点云重建 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 5 细分曲面收敛性的p-范数联合谱半径研究 | 第81-91页 |
| ·引言 | 第81-83页 |
| ·联合谱半径和Kronecker积 | 第83-91页 |
| 6 细分随机矩阵特征值的估计 | 第91-99页 |
| ·引言 | 第91-93页 |
| ·随机矩阵单特征值为1的充要条件证明 | 第93-99页 |
| 7 双目立体视觉系统的实例应用 | 第99-117页 |
| ·三维人脸识别系统 | 第99-112页 |
| ·系统的体系结构 | 第99-100页 |
| ·运用双目单相机系统获取人脸信息 | 第100-101页 |
| ·三维人脸点云重建与归一化 | 第101-104页 |
| ·三维人脸细分曲面拟合 | 第104-106页 |
| ·表情不变的人脸模型 | 第106-107页 |
| ·三维人脸识别 | 第107-112页 |
| ·复杂产品快速重建系统 | 第112-115页 |
| ·螺杆及内套点云重建 | 第112-115页 |
| ·螺杆及内套的曲面重建与简化 | 第115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 8 总结与展望 | 第117-119页 |
| ·总结 | 第117-118页 |
| ·展望 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-133页 |
| 附录一 攻读博士学位期间发表(录用)的学术论文 | 第133-135页 |
| 附录二 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第135-137页 |
| 附件三 作者简历 | 第137页 |
