| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第12-13页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-16页 |
| 第2章 相机位姿估计 | 第16-22页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第16-18页 |
| 2.2 单目相机运动分析及姿态估计 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于靶标的运动参数估计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 多视图位姿估计 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于光流-场景流的单目视觉三维重建 | 第22-36页 |
| 3.1 特征匹配与点云重构 | 第22-24页 |
| 3.1.1 基于光流的特征匹配 | 第22页 |
| 3.1.2 三维坐标的计算 | 第22-24页 |
| 3.2 光流与场景流模型建立 | 第24-28页 |
| 3.2.1 光流模型建立 | 第25页 |
| 3.2.2 光流的实验结果及分析 | 第25-27页 |
| 3.2.3 光流和场景流的关系 | 第27-28页 |
| 3.3 相机位姿及重建的优化 | 第28-32页 |
| 3.3.1 参考帧与比较帧的建立 | 第28-29页 |
| 3.3.2 相机位姿与 3D点优化 | 第29-32页 |
| 3.4 网格调整 | 第32-35页 |
| 3.4.1 Delaunay三角剖分 | 第32页 |
| 3.4.2 原始网格的调整 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 改进的由粗到精的点云配准方法 | 第36-46页 |
| 4.1 基于RANSAC的SIFT算法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 SIFT算法简介 | 第36-37页 |
| 4.1.2 RANSAC算法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 SIFT匹配结果及分析 | 第38-39页 |
| 4.2 粗配准-绝对定向问题求解 | 第39-43页 |
| 4.2.1 空间相似变换 | 第39-40页 |
| 4.2.2 归一化尺度因子的求解 | 第40页 |
| 4.2.3 四元数求解旋转矩阵 | 第40-42页 |
| 4.2.4 平移参数(X0, Y0, Z0)求解 | 第42页 |
| 4.2.5 鲁棒绝对定向算法 | 第42-43页 |
| 4.3 精确配准 | 第43-45页 |
| 4.3.1 ICP算法简介 | 第43-44页 |
| 4.3.2 稀疏ICP算法实现精确配准 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于点结构光的单目视觉重建中尺度因子确定方法 | 第46-50页 |
| 5.1 质心法光斑定位 | 第47页 |
| 5.2 基于RANSAC的激光器射线方程拟合 | 第47-48页 |
| 5.3 光斑空间三维点坐标确定及尺度因子的求解 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 6.1 重建实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 6.2 粗配准实验结果及分析 | 第51-53页 |
| 6.2.1 粗配准实验一 | 第51-52页 |
| 6.2.2 粗配准实验二 | 第52-53页 |
| 6.3 精确配准实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 6.4 自由场景重建及配准实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 6.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |