基于数码相机图像的三维重建技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·基于图像的三维重建技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·本研究的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 图像三维重建基础 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·基础概念和理论 | 第15-19页 |
| ·图像分类 | 第15-16页 |
| ·射影空间 | 第16-17页 |
| ·齐次坐标 | 第17页 |
| ·射影变换 | 第17-18页 |
| ·基础矩阵 | 第18-19页 |
| ·数码相机 | 第19页 |
| ·相机模型 | 第19-22页 |
| ·高斯滤波 | 第22-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-29页 |
| ·边缘检测算子 | 第26-27页 |
| ·本文改进的边缘检测算子 | 第27-29页 |
| ·OpenGL技术 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 相机定标 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·传统的相机定标方法 | 第31-33页 |
| ·直接线性变换(DLT变换) | 第32页 |
| ·Tsai的RAC定标方法 | 第32-33页 |
| ·利用透视变换矩阵的相机定标方法 | 第33页 |
| ·相机自定标方法 | 第33-37页 |
| ·利用绝对二次曲线和外极线变换性质的相机定标方法 | 第34页 |
| ·利用多幅图像之间的直线对应关系的相机定标方法 | 第34页 |
| ·本文使用的相机自定标方法 | 第34-37页 |
| ·相机外参数定标 | 第37-38页 |
| ·相机定标实验 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 对极几何基础与基础矩阵求解 | 第39-46页 |
| ·对极几何基础 | 第39-40页 |
| ·基础矩阵求解方法 | 第40-44页 |
| ·八点算法 | 第40-41页 |
| ·改进的八点算法 | 第41-42页 |
| ·RANSAC算法 | 第42页 |
| ·本文改进的M-估计法 | 第42-44页 |
| ·几种基础矩阵估计方法比较 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 5 特征点提取和匹配 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·角点提取方法 | 第46-50页 |
| ·Harris算子 | 第46-47页 |
| ·Moravec算子 | 第47-49页 |
| ·角点检测算子比较 | 第49-50页 |
| ·角点提取实验结果 | 第50-51页 |
| ·特征匹配 | 第51-54页 |
| ·基于灰度的匹配算法 | 第51-53页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第53-54页 |
| ·图像特征匹配准则与约束 | 第54页 |
| ·本文使用的粗匹配算法 | 第54-55页 |
| ·特征粗匹配实验 | 第55-56页 |
| ·最相关和次相关比例法消除误匹配 | 第56-57页 |
| ·基础矩阵实验 | 第57-58页 |
| ·相机外参数标定的结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 三维信息的计算与三维重建实现 | 第60-68页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·三维重建基本算法 | 第60-63页 |
| ·射影重建 | 第60-62页 |
| ·欧氏重建 | 第62-63页 |
| ·三维点的空间三角化 | 第63-67页 |
| ·面片三角网 | 第63-64页 |
| ·Delaunay三角网性质 | 第64-65页 |
| ·本文使用的Delaunay剖分算法 | 第65页 |
| ·数据结构与实验结果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 7 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
