基于立体影像的云体表面三维重建关键技术研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩写名称一览表 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容、研究目标及拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.4 研究思路与章节安排 | 第16-18页 |
| 2 对云测量网构建与布置 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18-26页 |
| 2.2 对云测量系统构建 | 第26-28页 |
| 2.3 云的类型与特点 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 特征提取与匹配算法比较与选择 | 第31-53页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 主要的特征提取与描述算法 | 第31-40页 |
| 3.3 云图像特征分析与特征提取匹配问题 | 第40-42页 |
| 3.4 低纹理云体图像特征提取与匹配实验 | 第42-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于SFM的稀疏场景重建 | 第53-78页 |
| 4.1 引言 | 第53-55页 |
| 4.2 SFM算法原理 | 第55-63页 |
| 4.3 基于图像序列的增量重建 | 第63-70页 |
| 4.4 实验与点云提取效果 | 第70-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-78页 |
| 5 基于立体匹配的稠密场景重建 | 第78-98页 |
| 5.1 引言 | 第78-82页 |
| 5.2 稠密场景重建 | 第82-85页 |
| 5.3 一种基于图像分割的深度图计算算法 | 第85-91页 |
| 5.4 验证与本章小结 | 第91-98页 |
| 6 点云处理与云体曲面重建 | 第98-113页 |
| 6.1 引言 | 第98-101页 |
| 6.2 点云预处理 | 第101-106页 |
| 6.3 基于三角剖分与区域增长的点云网格化 | 第106-109页 |
| 6.4 验证与本章小结 | 第109-113页 |
| 7 结论 | 第113-116页 |
| 7.1 全文总结 | 第113-114页 |
| 7.2 创新点 | 第114页 |
| 7.3 工作展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-129页 |
| 附录1 攻读学位期间的主要成果和奖励 | 第129页 |
