一种基于图像序列的自动化3D模型重建系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·三维重建技术的发展现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 相机标定及标定板设计 | 第13-20页 |
| ·基于转台序列图像的三维重建系统概述 | 第13-14页 |
| ·标定相关知识 | 第14-15页 |
| ·标定过程及原理 | 第15-16页 |
| ·常用内外参标定方法 | 第16-18页 |
| ·基于自动化要求的标定板设计与过程优化 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 前景提取 | 第20-39页 |
| ·图像分割方法概述 | 第20-21页 |
| ·基于Grab cut和显著度的自动化前景提取 | 第21-26页 |
| ·基于Grab cut方法的前景提取 | 第21-22页 |
| ·基于图像显著性检测的三分图获取 | 第22-24页 |
| ·算法总结 | 第24-25页 |
| ·结果及其分析 | 第25-26页 |
| ·基于超像素的区域合并方法 | 第26-32页 |
| ·K-means算法概述 | 第26-27页 |
| ·SLIC算法具体流程 | 第27-28页 |
| ·超像素区域合并原则 | 第28-29页 |
| ·算法改进与优化 | 第29-30页 |
| ·算法总结 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-32页 |
| ·基于超像素的元胞自动机方法 | 第32-37页 |
| ·分析与改进思路 | 第32-33页 |
| ·先验知识 | 第33-34页 |
| ·算法原理 | 第34-36页 |
| ·算法改进与优化 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第39-49页 |
| ·图像采集 | 第39-41页 |
| ·改进后的标定板实验结果验证 | 第41-43页 |
| ·前景提取方法实验结果 | 第43-45页 |
| ·基于Grab cut和显著度的前景提取方法 | 第43-44页 |
| ·基于超像素的区域合并方法 | 第44页 |
| ·基于超像素的元胞自动机方法 | 第44-45页 |
| ·自动化前景提取方法总结 | 第45页 |
| ·三维重建系统搭建及实验结果 | 第45-48页 |
| ·三维重建算法 | 第45-47页 |
| ·三维重建系统的整体实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
