| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外总体研究情况综述及趋势 | 第12-19页 |
| ·基于轮廓信息的三维立体信息建模方法 | 第12-13页 |
| ·基于计算机视觉的二视图三维立体场景信息计算方法 | 第13-15页 |
| ·基于计算机视觉的无序图像集合获得三维立体场景建模方法 | 第15-18页 |
| ·基于计算机视觉的有序图像序列集合的三维立体场景建模方法 | 第18-19页 |
| ·基于计算机视觉的三维立体场景建模的方法分析及研究难点 | 第19-20页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第20-22页 |
| ·论文主要工作 | 第20页 |
| ·论文组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 基于计算机视觉的立体建模相关理论和算法 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·图像特征点检测和相似性匹配 | 第22-27页 |
| ·Harris特征点特征检测算法 | 第22-23页 |
| ·NCC匹配算法 | 第23-25页 |
| ·SIFT特征检测、描述以及匹配算法简述 | 第25-27页 |
| ·摄像机定标 | 第27-31页 |
| ·相机模型 | 第28-29页 |
| ·物理定标和半自动定标技术简介 | 第29-30页 |
| ·自定标技术概述 | 第30-31页 |
| ·计算机视觉系统中求解问题的最优化方法简介 | 第31-35页 |
| ·基于集束调整的最优化方法概述 | 第31-32页 |
| ·基于MRF的最优化方法简介 | 第32-33页 |
| ·Graph Cut最优化算法简介 | 第33-34页 |
| ·TRW-S优化算法介绍 | 第34-35页 |
| ·Delaunay表面重构技术 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 利用关键帧综合特征提取算法有效提取视频序列关键帧 | 第38-45页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·相关工作 | 第38-39页 |
| ·关键帧提取因子 | 第39-42页 |
| ·颜色特征分析 | 第39-40页 |
| ·形状特征分析 | 第40-41页 |
| ·特征点对分析 | 第41-42页 |
| ·关键帧选取算法步骤 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 视频序列关键帧的特征提取与匹配 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·Harris特征点的提取及改进算法描述 | 第46-48页 |
| ·Sift图像特征点提取方法 | 第48-49页 |
| ·检测出的图像信息特征点匹配过程 | 第49-50页 |
| ·基础匹配 | 第49页 |
| ·利用基础矩阵来引导对流匹配进行特征点匹配 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第61页 |
