基于三维重建技术的轨道板几何尺寸检测系统设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 三维重建研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织方式 | 第17-18页 |
| 第2章 基础理论 | 第18-34页 |
| 2.1 三维重建体系原理 | 第18-19页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第19-26页 |
| 2.2.1 参考坐标系 | 第20-23页 |
| 2.2.2 模型概述 | 第23-25页 |
| 2.2.3 相机畸变 | 第25-26页 |
| 2.3 对极几何和基础矩阵 | 第26-29页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基础矩阵求解 | 第27-29页 |
| 2.3.3 本质矩阵 | 第29页 |
| 2.4 相机标定 | 第29-33页 |
| 2.4.1 Tsai的两步标定方法 | 第30-31页 |
| 2.4.2 张正友的平面标定方法 | 第31-32页 |
| 2.4.3 相机自标定方法 | 第32-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 特征点检测与匹配 | 第34-49页 |
| 3.1 基本理论 | 第34-36页 |
| 3.1.1 LoG检测 | 第34-35页 |
| 3.1.2 特征匹配方法 | 第35-36页 |
| 3.2 SIFT算子 | 第36-38页 |
| 3.3 改进的_SIFT算法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 双边滤波器 | 第38-39页 |
| 3.3.2 内切降维 | 第39页 |
| 3.3.3 相关系数评判匹配 | 第39-40页 |
| 3.4 大尺度图像的特征提取和匹配 | 第40-43页 |
| 3.4.1 大尺度图像的特征提取 | 第41-42页 |
| 3.4.2 大尺度图像的特征匹配 | 第42-43页 |
| 3.5 消除误匹配 | 第43-45页 |
| 3.5.1 RANSAC算法基本思想 | 第44页 |
| 3.5.2 RANSAC的应用 | 第44-45页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第45-48页 |
| 3.7 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 预埋套管检测 | 第49-57页 |
| 4.1 图像拼接 | 第50-53页 |
| 4.1.1 图像配准 | 第51页 |
| 4.1.2 图像融合 | 第51-52页 |
| 4.1.3 拼接结果 | 第52-53页 |
| 4.2 基于AdaBoost的套管检测 | 第53-56页 |
| 4.3 小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于图像序列的三维重建 | 第57-71页 |
| 5.1 重建关键原理 | 第57-59页 |
| 5.1.1 投影矩阵 | 第57-58页 |
| 5.1.2 集束调整 | 第58-59页 |
| 5.2 基于两幅图像的三维重建 | 第59-60页 |
| 5.3 多幅图像重构 | 第60-63页 |
| 5.3.1 三维点坐标计算 | 第61-62页 |
| 5.3.2 稠密点云网格化 | 第62-63页 |
| 5.3.3 纹理映射 | 第63页 |
| 5.4 系统设计 | 第63-65页 |
| 5.4.1 系统模块设计 | 第63-64页 |
| 5.4.2 系统流程 | 第64-65页 |
| 5.5 三维重建实验 | 第65-68页 |
| 5.5.1 实验一 | 第66-67页 |
| 5.5.2 实验二 | 第67-68页 |
| 5.6 小结 | 第68-71页 |
| 第6章 结束语 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简介及攻读学位期间所发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |
