| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题问题提出 | 第10-11页 |
| ·课题研究背景及国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·主动三维重建方法 | 第11-12页 |
| ·被动三维重建方法 | 第12-16页 |
| ·上述三维重建方法比较 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容与主要创新点 | 第17-20页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文主要创新点 | 第18页 |
| ·本文章节结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 摄像机内参数标定 | 第20-32页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·针孔摄像机成像原理 | 第20-29页 |
| ·基本针孔摄像机模型 | 第20-22页 |
| ·摄像机内外参数 | 第22-23页 |
| ·摄像机标定方法概述 | 第23-25页 |
| ·张正友摄像机标定算法 | 第25-29页 |
| ·摄像机内参数标定实验结果及分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 图像自然特征点跟踪算法研究 | 第32-60页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·图像自然特征点提取算法研究 | 第32-46页 |
| ·Harris特征点提取方法 | 第33-36页 |
| ·SIFT特征点提取方法 | 第36-41页 |
| ·SUSAN特征点提取方法 | 第41-43页 |
| ·本文拟采用的特征点提取方法实验分析 | 第43-46页 |
| ·图像自然特征点匹配方法 | 第46-56页 |
| ·基于像素灰度相关的匹配 | 第46-48页 |
| ·基于模板匹配方法 | 第48页 |
| ·本文采用的自然特征点匹配方法 | 第48-56页 |
| ·特征点跟踪方法 | 第56-59页 |
| ·特征点跟踪方法设计 | 第56-58页 |
| ·自然特征点跟踪实验结果及分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于图像的三维重建算法研究 | 第60-72页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·基于双视图几何的三维重建方法 | 第60-65页 |
| ·对极几何理论(Epipolar Geometry) | 第61-62页 |
| ·基本矩阵与本质矩阵 | 第62-63页 |
| ·基于双视图几何的3D重建 | 第63-65页 |
| ·基于多视图的3D重建 | 第65-70页 |
| ·多视图仿射重建 | 第65-66页 |
| ·多视图射影重建 | 第66-68页 |
| ·3D重建后的捆集调整 | 第68-69页 |
| ·图像序列重建实验示例 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于特征点跟踪的欧式三维重建方法 | 第72-96页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·欧式三维重建方法整体思想架构 | 第72-75页 |
| ·本文欧式三维重建的基本思想 | 第72-73页 |
| ·欧式三维重建算法流程图 | 第73-75页 |
| ·摄像机位姿估计及图像特征点的三维重建 | 第75-82页 |
| ·摄像机位姿参数初始值求取 | 第76-78页 |
| ·摄像机位姿参数估计 | 第78-79页 |
| ·自然特征点3D位置估计 | 第79-81页 |
| ·自然特征点置信度计算 | 第81页 |
| ·自然特征点的追加和剔除 | 第81-82页 |
| ·图像序列全局优化 | 第82-83页 |
| ·L-M(Levenberg-Marquart)优化方法介绍 | 第82-83页 |
| ·欧式三维重建全局误差最小化 | 第83页 |
| ·欧式三维重建实验 | 第83-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-98页 |
| ·本文工作总结 | 第96-97页 |
| ·课题展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 攻读硕士学位期间科研及获奖情况 | 第104-106页 |
| 作者简介 | 第106页 |