基于双目视觉的三维重建算法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·双目立体视觉 | 第10-11页 |
| ·双目立体视觉研究的现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究状况 | 第11-12页 |
| ·国内研究状况 | 第12页 |
| ·本文研究的内容 | 第12-14页 |
| 第2章 摄像机标定 | 第14-22页 |
| ·参考坐标系 | 第14-16页 |
| ·摄像机模型 | 第16-17页 |
| ·线性摄像机模型 | 第16-17页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第17页 |
| ·摄像机的参数求解 | 第17-19页 |
| ·实验结果 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 立体匹配理论 | 第22-30页 |
| ·立体匹配的约束 | 第22-24页 |
| ·立体匹配算法 | 第24-27页 |
| ·基于局部约束的视差估计 | 第24-26页 |
| ·基于区域的视差估计 | 第24-25页 |
| ·基于特征的视差估计 | 第25-26页 |
| ·基于全局约束的视差估计 | 第26-27页 |
| ·匹配算法评价 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于特征点立体匹配和三维重建 | 第30-46页 |
| ·二视图几何 | 第30-33页 |
| ·对极几何 | 第30-31页 |
| ·摄像机矩阵 | 第31页 |
| ·基本矩阵 | 第31-32页 |
| ·8点算法 | 第32-33页 |
| ·特征点的提取与匹配 | 第33-39页 |
| ·Harris算子 | 第33-34页 |
| ·特征点的匹配 | 第34-37页 |
| ·松弛迭代法 | 第36-37页 |
| ·精确匹配 | 第37页 |
| ·利用极线约束和灰度相似寻找更多的匹配对 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·三维重建 | 第39-44页 |
| ·SFM重建算法 | 第40-43页 |
| ·本质矩阵 | 第40页 |
| ·摄像机外参数R、t | 第40-42页 |
| ·基于匹配点的三维重建 | 第42-43页 |
| ·三维重建结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于全局约束的立体匹配和三维重建 | 第46-60页 |
| ·深度与视差 | 第46-47页 |
| ·图像对的立体校正 | 第47-50页 |
| ·立体校正后的对极几何 | 第47-48页 |
| ·校正原理 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·基于全局约束的立体匹配 | 第50-51页 |
| ·能量函数的建立 | 第50-51页 |
| ·能量函数的最小化 | 第51页 |
| ·基于置信传播算法的立体匹配 | 第51-55页 |
| ·立体匹配的马尔科夫模型 | 第51-53页 |
| ·图模型理论 | 第51-52页 |
| ·马尔科夫随机场 | 第52-53页 |
| ·立体匹配的马尔科夫随机场 | 第53页 |
| ·置信传播算法 | 第53-54页 |
| ·置信度传播算法结果 | 第54-55页 |
| ·基于纹理分析的立体匹配 | 第55-58页 |
| ·基于LBP/C的纹理分析 | 第55-56页 |
| ·纹理分割 | 第56-57页 |
| ·纹理单一区域视差求解 | 第57-58页 |
| ·三维重建结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 讨论与结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
