| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-24页 |
| 1.1 课题背景 | 第18-19页 |
| 1.2 问题的提出 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容和意义 | 第21-22页 |
| 1.4 本文结构 | 第22-24页 |
| 第2章 多视图三维重建技术综述 | 第24-43页 |
| 2.1 相机标定技术 | 第24-28页 |
| 2.1.1 针孔模型 | 第24-27页 |
| 2.1.2 图像畸变矫正 | 第27-28页 |
| 2.2 双目立体匹配 | 第28-32页 |
| 2.2.1 对极几何 | 第28-29页 |
| 2.2.2 局部窗口匹配方法 | 第29-31页 |
| 2.2.3 基于能量函数最小化的方法 | 第31-32页 |
| 2.3 多视图立体匹配 | 第32-40页 |
| 2.3.1 基于深度图融合的方法 | 第33-36页 |
| 2.3.2 基于特征扩充的方法 | 第36-37页 |
| 2.3.3 基于体素的方法 | 第37-38页 |
| 2.3.4 基于曲面演变的方法 | 第38-39页 |
| 2.3.5 深度融合与表面计算 | 第39-40页 |
| 2.4 进一步的分析 | 第40-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于QR分解的图像径向畸变矫正 | 第43-59页 |
| 3.1 径向畸变以及畸变模型 | 第44-45页 |
| 3.2 参数计算 | 第45-46页 |
| 3.3 基于QR分解的畸变参数计算 | 第46-49页 |
| 3.3.1 基于多条直线的径向畸变计算 | 第48页 |
| 3.3.2 退化的情形 | 第48-49页 |
| 3.4 图像矫正计算 | 第49-52页 |
| 3.4.1 双线性插值计算 | 第51-52页 |
| 3.5 算法流程 | 第52页 |
| 3.6 实验与分析 | 第52-58页 |
| 3.6.1 模拟实验 | 第53-55页 |
| 3.6.2 基于单条线特征的矫正实验 | 第55-57页 |
| 3.6.3 基于多条线的矫正实验 | 第57-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于对称连续优化的视差计算 | 第59-82页 |
| 4.1 连续视差计算模型 | 第59-62页 |
| 4.1.1 数据项 | 第60-61页 |
| 4.1.2 左右一致性约束 | 第61页 |
| 4.1.3 总变差平滑约束 | 第61-62页 |
| 4.1.4 能量函数展开 | 第62页 |
| 4.2 能量泛函最小化 | 第62-68页 |
| 4.2.1 线性化 | 第63-65页 |
| 4.2.2 SOR算法 | 第65-66页 |
| 4.2.3 多层金字塔计算 | 第66-67页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第67-68页 |
| 4.3 数值计算 | 第68-72页 |
| 4.3.1 空间离散化 | 第69页 |
| 4.3.2 操作符离散化 | 第69-70页 |
| 4.3.3 函数离散化 | 第70-71页 |
| 4.3.4 复杂度分析 | 第71-72页 |
| 4.4 实验与分析 | 第72-81页 |
| 4.4.1 实验测试数据集 | 第72-74页 |
| 4.4.2 初始视差计算与预处理 | 第74-75页 |
| 4.4.3 连续优化结果与分析 | 第75-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 基于凸优化的视差计算 | 第82-102页 |
| 5.1 数学背景介绍 | 第82-85页 |
| 5.1.1 自由不连续问题 | 第83-84页 |
| 5.1.2 Calibration方法 | 第84-85页 |
| 5.2 连续优化视差函数建模 | 第85-88页 |
| 5.2.1 数据项 | 第86-87页 |
| 5.2.2 平滑约束项 | 第87-88页 |
| 5.3 能量函数最小化计算 | 第88-94页 |
| 5.3.1 数值计算 | 第89-93页 |
| 5.3.2 复杂度分析 | 第93-94页 |
| 5.4 实验与分析 | 第94-100页 |
| 5.4.1 分段连续性的保持 | 第94-95页 |
| 5.4.2 不同窗口大小对视差结果的影响 | 第95-100页 |
| 5.4.3 综合分析 | 第100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第6章 基于连续深度融合的多视图立体匹配 | 第102-123页 |
| 6.1 算法的框架介绍 | 第102-104页 |
| 6.1.1 相机标定 | 第103-104页 |
| 6.1.2 基于连续深度图融合的多视图立体匹配 | 第104页 |
| 6.2 基于连续深度图融合的多视图立体匹配算法描述 | 第104-114页 |
| 6.2.1 立体匹配图像对选择 | 第104-105页 |
| 6.2.2 图像对极矫正 | 第105-106页 |
| 6.2.3 连续深度计算 | 第106-109页 |
| 6.2.4 基于近邻图像的视差提升 | 第109-111页 |
| 6.2.5 迭代视差优化 | 第111-112页 |
| 6.2.6 连续深度计算与融合 | 第112-114页 |
| 6.3 实验与分析 | 第114-122页 |
| 6.3.1 基于Middlebury图集的算法验证 | 第115-118页 |
| 6.3.2 实际场景的三维重建验证 | 第118-122页 |
| 6.4 本章小结 | 第122-123页 |
| 第7章 总结与展望 | 第123-125页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第123-124页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第134页 |