基于未标定数码图像的三维重建技术研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 计算机视觉理论基础与相机标定 | 第17-29页 |
| ·计算机视觉理论基础 | 第17-22页 |
| ·坐标系以及坐标系之间的关系 | 第17-19页 |
| ·相机模型 | 第19-22页 |
| ·对极几何 | 第22页 |
| ·相机标定 | 第22-28页 |
| ·相机传统标定方法 | 第22-23页 |
| ·相机自标定方法 | 第23页 |
| ·相机标定策略 | 第23-26页 |
| ·标定实验与结果检验 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 特征提取与特征匹配 | 第29-45页 |
| ·特征提取 | 第29-36页 |
| ·经典的点特征提取算法 | 第30-32页 |
| ·改进的Harris角点提取算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-36页 |
| ·特征匹配 | 第36-44页 |
| ·匹配的相关约束 | 第37-38页 |
| ·常见的匹配方法 | 第38-39页 |
| ·一种适用于未标定数码图像的立体匹配算法 | 第39-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基础矩阵的估计 | 第45-57页 |
| ·基础矩阵 | 第45-47页 |
| ·基础矩阵的性质 | 第46-47页 |
| ·基础矩阵的估计问题 | 第47页 |
| ·基础矩阵的估计算法 | 第47-50页 |
| ·线性求解法 | 第47-48页 |
| ·迭代求解法 | 第48-49页 |
| ·鲁棒求解法 | 第49-50页 |
| ·一种鲁棒的基础矩阵估计算法 | 第50-54页 |
| ·基于分块随机抽样的LMeds法估计初始的F | 第51-53页 |
| ·误匹配点对的剔除 | 第53页 |
| ·基于M-Estimators法估计较准确的F | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 三维重建 | 第57-67页 |
| ·三维数据的获取 | 第57-62页 |
| ·本质矩阵的获取 | 第58-59页 |
| ·相机外参数的获取 | 第59-60页 |
| ·空间三维坐标的计算 | 第60-62页 |
| ·真实感的恢复 | 第62-65页 |
| ·三角剖分 | 第62-64页 |
| ·纹理映射 | 第64-65页 |
| ·重建实例 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 三维重建系统的设计与实现 | 第67-73页 |
| ·系统流程 | 第67-68页 |
| ·系统设计 | 第68-69页 |
| ·系统实现 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·本文工作总结 | 第73-74页 |
| ·未来工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
