| 目录 | 第1-7页 |
| 图目录 | 第7-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 本文符号约定 | 第11-12页 |
| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-32页 |
| ·课题研究背景 | 第17-20页 |
| ·课题研究的意义 | 第17-19页 |
| ·问题的提出 | 第19-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-28页 |
| ·相关工作 | 第20-22页 |
| ·相关技术 | 第22-26页 |
| ·主要困难及本文出发点 | 第26-28页 |
| ·本文主要工作 | 第28-30页 |
| ·本文主要结构 | 第30-32页 |
| 第二章 分层射影几何与成像模型 | 第32-43页 |
| ·分层射影几何基本概念 | 第32-34页 |
| ·二维射影空间 | 第34-36页 |
| ·二维空间中基本概念和性质 | 第34-35页 |
| ·二维分层重建 | 第35-36页 |
| ·三维射影空间 | 第36-37页 |
| ·三维空间中基本概念和性质 | 第36页 |
| ·三维分层重建 | 第36-37页 |
| ·空间直线的Plucker坐标表示 | 第37-39页 |
| ·相机成像模型 | 第39-42页 |
| ·小孔成像 | 第39-40页 |
| ·图像的象素化 | 第40页 |
| ·坐标系变换 | 第40-41页 |
| ·成像过程 | 第41-42页 |
| ·成像矩阵的几种表示形式 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 大基线图像特征点检测与匹配 | 第43-76页 |
| ·特征点检测 | 第43-46页 |
| ·相关工作 | 第44-45页 |
| ·检测算法的评价准则 | 第45页 |
| ·本文检测算法 | 第45-46页 |
| ·两幅大基线图像特征点匹配 | 第46-71页 |
| ·对极几何关系 | 第46-47页 |
| ·相似性度量准则 | 第47-48页 |
| ·图像畸变模型及匹配困难 | 第48-51页 |
| ·不同几何层次上的特征匹配策略 | 第51-53页 |
| ·具有仿射不变性特征的定量分析 | 第53-61页 |
| ·仿射变换矩阵的分解及其几何含义 | 第61-63页 |
| ·基于分步仿射迭代模型的特征点匹配 | 第63-68页 |
| ·两幅图像匹配实验结果 | 第68-71页 |
| ·大基线序列图像匹配 | 第71-75页 |
| ·三焦距张量 | 第72-73页 |
| ·匹配过程 | 第73-74页 |
| ·序列图像匹配实验结果 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第四章 点特征三维欧氏重建 | 第76-97页 |
| ·相关工作 | 第76-77页 |
| ·基于近似内参数的三维准欧氏重建算法 | 第77-81页 |
| ·传统射影重建 | 第77-78页 |
| ·两幅图像三维准欧氏重建 | 第78-79页 |
| ·准欧氏重建的误差分析 | 第79-80页 |
| ·序列图像三维重建 | 第80-81页 |
| ·空间点坐标三维重建 | 第81-85页 |
| ·基于最小代数误差的方法 | 第82页 |
| ·基于最小几何误差的方法 | 第82-85页 |
| ·光束平差法 | 第85-87页 |
| ·实验结果及分析 | 第87-95页 |
| ·仿真数据实验 | 第87-90页 |
| ·真实图像实验 | 第90-95页 |
| ·小结 | 第95-97页 |
| 第五章 线特征检测、匹配与三维重建 | 第97-118页 |
| ·线特征检测和定位 | 第97-102页 |
| ·检测算法描述 | 第98-101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-102页 |
| ·线特征匹配 | 第102-104页 |
| ·相关工作 | 第102-103页 |
| ·综合多约束的线特征匹配算法 | 第103-104页 |
| ·线特征三维重建 | 第104-113页 |
| ·基于最小重投影几何误差的线特征三角形法 | 第105-108页 |
| ·双线性约束矫正的解析方法 | 第108-110页 |
| ·线特征迭代优化算法 | 第110-113页 |
| ·实验结果 | 第113-117页 |
| ·仿真数据实验 | 第113页 |
| ·真实图像实验 | 第113-117页 |
| ·小结 | 第117-118页 |
| 第六章 三维重建实验结果及其应用 | 第118-130页 |
| ·实现流程及重建结果 | 第118-121页 |
| ·透视平面矫正及模型纹理获取 | 第121-125页 |
| ·基于对应点估计矫正矩阵 | 第122页 |
| ·分层估计矫正矩阵 | 第122-123页 |
| ·模型表面纹理自动获取和矫正 | 第123-125页 |
| ·增强现实应用 | 第125-129页 |
| ·基于透视平面矫正的增强现实方法 | 第126-128页 |
| ·基于三维重建的增强现实方法 | 第128-129页 |
| ·小结 | 第129-130页 |
| 第七章 结论及进一步工作 | 第130-133页 |
| ·主要研究成果及创新点 | 第130-131页 |
| ·工作展望 | 第131-133页 |
| ·设计合理的图像采样方式 | 第131页 |
| ·加入智能手段 | 第131-132页 |
| ·鲁棒性和效率的提高 | 第132页 |
| ·基于重建理论的增强现实应用 | 第132页 |
| ·算法及结构 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-150页 |
| 作者在学期间取得的学术和科研成果 | 第150-153页 |
| 文中术语英汉对照表 | 第153-155页 |
| 附录A 图像亮度的自相关矩阵 | 第155-156页 |
| 附录B 基本矩阵的性质及估计算法 | 第156-158页 |
| 附录C 平面椭圆曲线的规范化 | 第158-160页 |
| 附录D 三焦距张量的性质及估计算法 | 第160-161页 |
| 附录E Newton迭代和Levenberg-Marquardt迭代 | 第161-163页 |
| 附录F 三维旋转的表示方法 | 第163-165页 |
| 附录G 由点的投影矩阵推导空间直线的投影矩阵 | 第165-166页 |
| 附录H 将空间直线的Plucker坐标转化为欧氏坐标表示 | 第166页 |