面向点云采集的多视图像匹配技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 立体匹配原理及方法 | 第16-26页 |
| 2.1 立体匹配 | 第16-19页 |
| 2.1.1 立体匹配原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 立体匹配方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 相似性度量 | 第18-19页 |
| 2.2 极线约束算法 | 第19-20页 |
| 2.2.1 数据筛选的约束条件 | 第19页 |
| 2.2.2 极线约束 | 第19-20页 |
| 2.3 视差梯度算法 | 第20-21页 |
| 2.4 SIFT匹配算法 | 第21-25页 |
| 2.4.1 SIFT算法相关术语 | 第21页 |
| 2.4.2 SIFT算法的特性 | 第21-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进的双向SIFT特征匹配算法 | 第26-39页 |
| 3.1 初匹配点的获取 | 第26-27页 |
| 3.2 剔除误匹配 | 第27-30页 |
| 3.3 特征点提纯 | 第30-35页 |
| 3.3.1 视差梯度约束 | 第30-32页 |
| 3.3.2 RANSAC去除误匹配 | 第32-35页 |
| 3.4 算法步骤 | 第35-36页 |
| 3.5 算法分析 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 实验结果分析 | 第39-48页 |
| 4.1 实验结果 | 第39-43页 |
| 4.1.1 亮度变换和尺度变化的匹配 | 第39-41页 |
| 4.1.2 旋转变换的匹配 | 第41-43页 |
| 4.2 数据分析 | 第43-47页 |
| 4.2.1 改进算法数据分析 | 第43-45页 |
| 4.2.2 SIFT算法数据对比 | 第45-47页 |
| 4.3 实验结论 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54页 |
