| 基于物体表面形状模型由单幅图象重构三维曲面的 研究 | 第1-47页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 基于图象的三维重构概述 | 第10-13页 |
| ·基于图象的三维重构的研究现状和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 图象中的目标分割 | 第13-20页 |
| ·图象分割的一般过程 | 第13页 |
| ·图象分割算法概述 | 第13-16页 |
| ·Otsu类判别分析法进行图象分割算法概述 | 第14-15页 |
| ·基于RGB彩色模型的分割 | 第15-16页 |
| ·利用中值滤波去除图象中的噪声点 | 第16-17页 |
| ·图象边缘检测 | 第17-20页 |
| ·利用高斯—拉普拉斯算子检测边缘 | 第18页 |
| ·实验结果与分析 | 第18-20页 |
| 第3章 三维重构中摄像机的标定 | 第20-27页 |
| ·摄像机模型 | 第20-23页 |
| ·图象坐标系、摄像机坐标系、世界坐标系 | 第20-22页 |
| ·摄像机模型 | 第22-23页 |
| ·基于立方体的摄像机标定法 | 第23-27页 |
| ·特征点的获取 | 第23页 |
| ·线性模型摄像机标定 | 第23-26页 |
| ·实验结果 | 第26-27页 |
| 第4章 基于物体表面形状的三维曲面重构分析 | 第27-41页 |
| ·图象灰度与物体表面光辐照度的关系 | 第27-28页 |
| ·简单的规则物体重构分析 | 第28-35页 |
| ·求解非线性方程组最小二乘解广义逆法 | 第31页 |
| ·物体光源方向的确定 | 第31-32页 |
| ·实验分析与结果 | 第32-35页 |
| ·基于二次曲面的不规则曲面重构分析 | 第35-40页 |
| ·空间二次曲面的表示及不规则曲面重构 | 第35-37页 |
| ·非线性方程组的梯度法求解 | 第37-38页 |
| ·实验验证与结果 | 第38-40页 |
| ·本章小节 | 第40-41页 |
| 第5章 结论与展望 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第41页 |
| ·进一步工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 基于图象的三维重构方法探讨 | 第47-89页 |
| 第1章 绪论 | 第50-53页 |
| ·计算机视觉 | 第50-53页 |
| 第2章 三维重构技术 | 第53-67页 |
| ·基于主动技术的三维重构 | 第53-55页 |
| ·三角测量法 | 第53页 |
| ·相位测量法 | 第53-55页 |
| ·基于被动技术的三维重构 | 第55-67页 |
| ·从纹理恢复形状(SFT) | 第55页 |
| ·从明暗恢复形状(SFS) | 第55-58页 |
| ·从轮廓恢复形状 | 第58-59页 |
| ·从几何信息恢复形状 | 第59-60页 |
| ·基于骨架模型 | 第60-61页 |
| ·立体视觉技术 | 第61-65页 |
| ·分层重构技术 | 第65-67页 |
| 第3章 图象预处理 | 第67-78页 |
| ·图像平滑处理 | 第67-68页 |
| ·均值滤波器 | 第67-68页 |
| ·中值滤波器 | 第68页 |
| ·图象分割 | 第68-74页 |
| ·图象分割的定义及过程 | 第68-69页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第69页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第69-70页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第70页 |
| ·基于人工神经网络的分割方法 | 第70-71页 |
| ·基于小波分析和变换的分割方法 | 第71页 |
| ·基于数学形态学的分割技术 | 第71-72页 |
| ·遗传算法在图像分割中的应用 | 第72-73页 |
| ·基于偏微分方程的图像分割 | 第73-74页 |
| ·基于模糊集理论的分割方法 | 第74页 |
| ·图像边缘检测 | 第74-78页 |
| ·梯度 | 第75页 |
| ·常用边缘检测算子 | 第75-78页 |
| 第4章 摄相机标定 | 第78-83页 |
| ·传统标定方法 | 第78-80页 |
| ·基于主动视觉系统的自定标方法 | 第80-81页 |
| ·自标定方法(self-calibration) | 第81-83页 |
| 第5章 结论与展望 | 第83-84页 |
| ·结论 | 第83页 |
| ·进一步工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| The study of Based on the object's surface shape mode of three-dimensional reconstruction from a single image | 第89-127页 |
| Chapter 1 Based on the image three-dimensional reconstructionOverview | 第92-96页 |
| ·Image-based measurement technology of the status and significance | 第92-94页 |
| ·the paper the main content and organizational structure | 第94-96页 |
| Chapter 2 the goals of image segmentation | 第96-104页 |
| ·Segmentation of the general process | 第96页 |
| ·Image Segmentation Overview | 第96-99页 |
| ·Otsu category discriminant analysis method outlined Segmentation Algorithm | 第97-98页 |
| ·RGB color model based on the segmentation | 第98-99页 |
| ·in the use of median filtering to remove images of isolated points | 第99-100页 |
| ·median filtering | 第99-100页 |
| ·Edge detection | 第100-104页 |
| ·detection of useing Gauss-Laplace operator edge | 第101-102页 |
| ·The results and analysis | 第102-104页 |
| Chapter 3 the camera calibration of three-dimensional reconstruction | 第104-111页 |
| ·camera model | 第104-107页 |
| ·image coordinates,the camera coordinate system,the world coordinate system | 第104-106页 |
| ·camera model | 第106-107页 |
| ·Based on the calibration of the cube | 第107-111页 |
| ·feature points of access | 第107-108页 |
| ·linear model calibration | 第108-110页 |
| ·The results | 第110-111页 |
| Chapter 4 based on the surface of the three-dimensional shape ofsurface reconstruction | 第111-125页 |
| ·image with the gray surface of the relationship between the radiation | 第111-113页 |
| ·simple rules objects of reconstruction | 第113-119页 |
| ·for solving nonlinear equations generalized inverse law of the least-squares | 第115页 |
| ·objects determine the direction of light | 第115-116页 |
| ·experimental analysis and results | 第116-119页 |
| ·on the second surface of the irregular surface reconstruction | 第119-125页 |
| ·space and that the second surface of the irregular surface reconstruction | 第119-121页 |
| ·nonlinear equations of the gradient method | 第121-122页 |
| ·experimental verification and results | 第122-125页 |
| Chapter 5 conclusions and Prospects | 第125-127页 |
| ·Conclusion | 第125页 |
| ·Prospects for further work | 第125-127页 |
| Based on the three-dimensional image reconstruction of Discussion | 第127-174页 |
| Chapter 1 Computer Vision | 第130-133页 |
| ·Computer Vision | 第130-133页 |
| Chapter 2 3D Reconstruction | 第133-155页 |
| ·The 3D Reconstruction base on the initiative technology | 第133-135页 |
| ·triangulation method | 第133-134页 |
| ·phase measurement | 第134-135页 |
| ·passive technology based on the three-dimensional reconstruction | 第135-155页 |
| ·texture from the resumption of shape (SFT) | 第135-136页 |
| ·resume from the dark shape(SFS) | 第136-140页 |
| ·resume from the contour shape | 第140-142页 |
| ·information from the geometric shape resume | 第142-144页 |
| ·based on the model skeleton | 第144-145页 |
| ·three-dimensional visual technology | 第145-152页 |
| ·layered Reconstruction | 第152-155页 |
| Chapter 3 Image Segmentation | 第155-166页 |
| ·image segmentation approach | 第155-163页 |
| ·based on the threshold of segmentation | 第155-156页 |
| ·based on the edge of the Segmentation | 第156-157页 |
| ·based on the regional segmentation method | 第157-158页 |
| ·based on artificial neural network segmentation | 第158-159页 |
| ·based on wavelet analysis and transform the segmentation method | 第159-160页 |
| ·based on the mathematical morphology Segmentation | 第160-161页 |
| ·genetic algorithm in the application of image segmentation | 第161-162页 |
| ·based on partial differential equations of image segmentation | 第162-163页 |
| ·based on fuzzy set theory of segmentation | 第163页 |
| ·image segmentation and technological development trend | 第163-165页 |
| ·the integration of a variety of features | 第164页 |
| ·The combination of a variety of separate ways | 第164-165页 |
| ·edge detection | 第165-166页 |
| Chapter 4 camera calibration | 第166-173页 |
| ·The traditional method of calibration | 第166-169页 |
| ·Based on the initiative of the visual system since Calibration | 第169-170页 |
| ·self-calibration methods(self-calibration) | 第170-173页 |
| Chapter 5 conclusions and Prospects | 第173-174页 |
| ·Conclusion | 第173页 |
| ·Prospects for further work | 第173-174页 |
