基于单目视觉的三维信息重构的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·计算机视觉概述 | 第10-11页 |
| ·计算机视觉国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 计算机视觉基础 | 第14-22页 |
| ·射影几何基本概念 | 第14-15页 |
| ·透视投影摄像机模型 | 第15-18页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第15-17页 |
| ·线性摄像机模型(针孔模型) | 第17-18页 |
| ·四元数表示法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 图像点特征的提取与匹配 | 第22-40页 |
| ·点特征提取算法概述 | 第22-23页 |
| ·角点检测算法分析 | 第23-29页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第23-24页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第24-26页 |
| ·MIC角点检测算法 | 第26-29页 |
| ·角点检测算法的实现 | 第29-30页 |
| ·特征点的匹配 | 第30-36页 |
| ·匹配约束性 | 第30-31页 |
| ·特征匹配算法 | 第31-32页 |
| ·本文提出的一种改进的匹配算法 | 第32-36页 |
| ·基本矩阵的估计 | 第36-38页 |
| ·外极几何 | 第36-37页 |
| ·估计基本矩阵的算法 | 第37-38页 |
| ·重新匹配特征点 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 摄像机标定和三维重建 | 第40-52页 |
| ·摄像机标定 | 第40-44页 |
| ·Zhang's摄像机标定方法的原理 | 第40-44页 |
| ·摄像机标定算法实现 | 第44页 |
| ·近似的欧式重建 | 第44-50页 |
| ·估计运动参数 | 第44-46页 |
| ·运动参数的优化 | 第46-47页 |
| ·估计场景点的三维坐标点 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 实验设计及结果分析 | 第52-68页 |
| ·实验步骤 | 第52页 |
| ·角点检测算法分析 | 第52-55页 |
| ·角点检测算法使用的参数 | 第53页 |
| ·角点检测算法的效果 | 第53页 |
| ·角点检测算法的抗噪性分析 | 第53-54页 |
| ·角点检测算法的运行时间 | 第54-55页 |
| ·特征点匹配算法实验结果 | 第55-61页 |
| ·改进的初始匹配算法的有效性证明和实验结果 | 第55-59页 |
| ·基本矩阵的估计 | 第59-60页 |
| ·二次匹配算法的实验结果 | 第60-61页 |
| ·摄像机标定 | 第61-62页 |
| ·实际场景的三维重建 | 第62-66页 |
| ·角点检测实验结果 | 第62-63页 |
| ·特征匹配实验结果 | 第63页 |
| ·三维重建实验结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
