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三维重建中相机可变内参自标定技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-13页
        1.2.1 相机自标定第11-12页
        1.2.2 基于图像的三维重建第12-13页
    1.3 研究内容与目标第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-15页
2 相机自标定原理及方法第15-24页
    2.1 相机标定模型第15-18页
        2.1.1 坐标系概述第15页
        2.1.2 针孔相机模型第15-18页
    2.2 相机自标定方法第18-19页
        2.2.1 基于绝对二次曲面的相机自标定方法第18页
        2.2.2 基于模约束的相机自标定方法第18-19页
        2.2.3 基于Kruppa方程组的自标定方法第19页
    2.3 自标定过程中的优化估计方法第19-23页
        2.3.1 最小二乘法第20页
        2.3.2 迭代最小化方法第20-22页
        2.3.3 鲁棒估计方法第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 特征提取及匹配算法第24-35页
    3.1 图像局部特征概述第24-25页
        3.1.1 局部不变性特征概述第24页
        3.1.2 局部特征描述比较第24-25页
    3.2 基于GPU并行计算的SIFT算法实现第25-29页
        3.2.1 CUDA并行编程模型第26页
        3.2.2 SIFT算法的基本流程第26-28页
        3.2.3 SIFT算法的粒度划分及并行化设计第28-29页
    3.3 实验与结果分析第29-34页
        3.3.1 局部特征描述比较与分析第29-31页
        3.3.2 GPU-SIFT算法实验与分析第31-34页
    3.4 本章小结第34-35页
4 焦距可变相机自标定方法第35-52页
    4.1 焦距可变相机自标定算法的基本框架第35-40页
        4.1.1 射影重建的基本原理第35-37页
        4.1.2 绝对二次曲线与绝对二次曲面第37-40页
    4.2 射影重建优化估计方法第40-42页
        4.2.1 基础矩阵优化估计问题描述第40-41页
        4.2.2 射影重建中的误差准则第41-42页
    4.3 基于绝对二次曲面的可变焦距相机自标定算法第42-45页
        4.3.1 焦距可变相机自标定问题描述第42-43页
        4.3.2 绝对二次曲面优化估计策略第43-44页
        4.3.3 基于捆集调整的全局优化方法第44-45页
    4.4 实验与结果分析第45-51页
        4.4.1 基础矩阵优化估计方法比较与分析第45-47页
        4.4.2 基础矩阵鲁棒估计中误差准则比较与分析第47-48页
        4.4.3 绝对二次曲面估计结果与分析第48-50页
        4.4.4 全局优化下的可变焦距相机自标定算法结果与分析第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
5 可变内参相机自标定方法第52-66页
    5.1 可变内参相机自标定算法的基本框架第52-53页
    5.2 基于三焦张量的射影重建算法第53-56页
        5.2.1 三视图中三焦量几何约束第53-55页
        5.2.2 三焦张量的优化估计方法第55页
        5.2.3 利用三焦张量估计基础矩阵第55-56页
    5.3 可变内参自标定算法第56-59页
        5.3.1 利用EXIF提取相机焦距及型号第56-57页
        5.3.2 自标定分组约束条件第57-58页
        5.3.3 分组约束的可变内参相机自标定第58-59页
    5.4 实验与结果分析第59-65页
        5.4.1 基于三焦张量射影重建比较与分析第59-61页
        5.4.2 利用EXIF提取相机焦距及图像分组实验第61-62页
        5.4.3 可变内参相机自标定算法结果与分析第62-65页
    5.5 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
    6.1 工作总结第66页
    6.2 进一步研究展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74页

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