| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的工作 | 第13-15页 |
| 第二章 极几何与基本矩阵 | 第15-44页 |
| 2.1 摄像机模型 | 第15-22页 |
| 2.1.1 图像坐标系、像平面坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第15-18页 |
| 2.1.2 线性摄像机模型(针孔模型) | 第18-22页 |
| 2.2 极几何与基本矩阵 | 第22-27页 |
| 2.2.1 极几何 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基本矩阵 | 第24-27页 |
| 2.3 估计基本矩阵的算法 | 第27-43页 |
| 2.3.1 线性方法 | 第28-34页 |
| 2.3.2 迭代方法 | 第34-38页 |
| 2.3.3 鲁棒方法 | 第38-43页 |
| 2.4 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于广义特征值问题的基本矩阵估计方法 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 方法的描述 | 第44-49页 |
| 3.3 匹配特征点对的提取 | 第49-52页 |
| 3.4 算法 | 第52-53页 |
| 3.5 实验结果 | 第53-59页 |
| 3.5.1 合成数据的实验 | 第53-54页 |
| 3.5.2 真实图像数据的实验 | 第54-59页 |
| 3.6 小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于二次测量误差模型的一致基本矩阵估计方法 | 第60-86页 |
| 4.1 引言 | 第60-63页 |
| 4.2 一致基本矩阵估计 | 第63-66页 |
| 4.3 一致基本矩阵估计的黄金分割算法 | 第66-73页 |
| 4.3.1 方法的描述 | 第66-68页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第68-73页 |
| 4.3.2.1 合成数据的实验 | 第69-70页 |
| 4.3.2.2 真实图像数据的实验 | 第70-73页 |
| 4.4 一致基本矩阵估计的扩展系统方法 | 第73-85页 |
| 4.4.1 方法的描述 | 第73-78页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第78-85页 |
| 4.4.2.1 合成数据的实验 | 第79-80页 |
| 4.4.2.2 真实图像数据的实验 | 第80-85页 |
| 4.5 小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于误差模型的一致基本矩阵估计的鲁棒方法 | 第86-99页 |
| 5.1 引言 | 第86-88页 |
| 5.2 方法的描述 | 第88-91页 |
| 5.3 算法 | 第91-95页 |
| 5.4 实验结果 | 第95-98页 |
| 5.4.1 合成数据实验 | 第95-97页 |
| 5.4.2 真实图像数据实验 | 第97-98页 |
| 5.5 小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 摘要 | 第114-117页 |
| Abstract | 第117页 |