基于双目立体视觉的人脸三维重建
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究思路 | 第13-14页 |
| 第2章 双目立体视觉系统 | 第14-29页 |
| 2.1 双目立体视觉系统常用坐标系 | 第14-16页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 摄像机的线性模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 摄像机的非线性模型 | 第17-18页 |
| 2.3 双目立体视觉 | 第18-20页 |
| 2.3.1 双目立体视觉的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.3.2 双目立体视觉系统 | 第19-20页 |
| 2.4 摄像机标定的概念 | 第20-25页 |
| 2.4.1 张正友标定方法 | 第21-24页 |
| 2.4.2 相对位姿求解 | 第24-25页 |
| 2.5 摄像机标定步骤与结果分析 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 立体匹配 | 第29-42页 |
| 3.1 图像校正 | 第29-33页 |
| 3.1.1 图像校正的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 图像校正的方法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 无相机标定的图像校正方法 | 第32-33页 |
| 3.1.4 图像校正结果 | 第33页 |
| 3.2 立体匹配 | 第33-37页 |
| 3.2.1 立体匹配的约束准则 | 第33-34页 |
| 3.2.2 立体匹配的主要方法 | 第34-37页 |
| 3.3 图割匹配方法 | 第37-41页 |
| 3.3.1 基于图割法的匹配代价计算 | 第37-38页 |
| 3.3.2 网络流 | 第38-39页 |
| 3.3.3 匹配步骤与结果分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 三维重构 | 第42-54页 |
| 4.1 空间点的三维重建 | 第42-43页 |
| 4.2 点云配准 | 第43-46页 |
| 4.3 改进的点云精简算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 MeanShift方法简介 | 第46-47页 |
| 4.3.2 改进的MeanShift聚类方法 | 第47-49页 |
| 4.3.3 点云的精简方法 | 第49-50页 |
| 4.4 三维点云网格化 | 第50-51页 |
| 4.5 人脸表面重建步骤及结果分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第60页 |
