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无组织多视图图像的自动化三维场景重建

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
符号及中英对照表第9-10页
1 绪论第10-22页
   ·研究方向与应用前景第11-15页
   ·研究思路与系统框架第15-22页
2 计算机视觉中的多视图几何学第22-40页
   ·小孔成象与透视投影第22-23页
   ·单视图几何第23-25页
   ·双视图几何第25-26页
   ·三视图几何第26-27页
   ·多视图几何与代数张量第27-29页
   ·分层化重建第29-35页
   ·绝对二次曲线与Kruppa等式第35-36页
   ·手性第36-38页
   ·本章小结第38-40页
3 基础矩阵的鲁棒性估计第40-64页
   ·问题描述第40页
   ·线性8点算法第40-43页
   ·RANSAC第43-44页
   ·RANSAC的自适应Tc,d预检验第44-50页
   ·GMSAC第50-62页
   ·本章小结第62-64页
4 射影重建的矩阵分解方法第64-84页
   ·问题描述与优化原则第64-65页
   ·最新研究进展第65-75页
   ·最小化重投影误差的PowerFactorization算法第75-77页
   ·实验结果第77-82页
   ·本章小结第82-84页
5 度量重建与摄像机自标定第84-100页
   ·问题描述与优化原则第84-85页
   ·最新研究进展第85-89页
   ·定向射影重建与准仿射重建第89-91页
   ·基于双向准仿射重建的度量重建算法第91-92页
   ·实验结果第92-99页
   ·本章小结第99-100页
6 基于图论的多视图重建系统第100-122页
   ·宽基线特征点提取与匹配第100-101页
   ·多视图图论与相容重建条件第101-105页
   ·无序视图组的空间拓扑排序第105-108页
   ·基于顶点间最短路径的EG重要性第108-112页
   ·基于合并的多视图重建策略第112-116页
   ·三视图几何的退化检测第116-118页
   ·系统实验结果与局限性分析第118-120页
   ·本章小结第120-122页
7 总结与展望第122-124页
   ·本文的研究成果与创新点第122-123页
   ·研究展望第123-124页
致谢第124-126页
参考文献第126-135页
附录1 攻读学位期间发表的学术论文第135-136页
附录2 向量和矩阵的求导第136-137页
附录3 混合概率分布和EM算法第137-145页
   ·有限混合概率分布第137页
   ·最大似然估计第137-138页
   ·EM算法第138-142页
   ·EM算法求解混合高斯模型第142-145页

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