| 论文创新点 | 第5-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1. 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第13-24页 |
| 1.2.1 立体匹配三维重建技术 | 第13-20页 |
| 1.2.2 单视角三维重建技术 | 第20-23页 |
| 1.2.3 其他相关技术 | 第23-24页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第24-25页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第24页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 论文组织与安排 | 第25-27页 |
| 2. 第二章 影像三维重建理论基础 | 第27-38页 |
| 2.1 数学优化模型 | 第27-32页 |
| 2.2 几何成像关系 | 第32-36页 |
| 2.2.1 中心投影成像 | 第33-34页 |
| 2.2.2 有理函数成像 | 第34-35页 |
| 2.2.3 正射投影成像 | 第35-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 3. 第三章 基于卷积特征的影像三维重建初始化 | 第38-53页 |
| 3.1 多测度半全局立体匹配方法 | 第40-43页 |
| 3.1.1 原始半全局匹配方法 | 第40-41页 |
| 3.1.2 多测度融合金字塔渐进匹配 | 第41-43页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的匹配测度函数逼近 | 第43-47页 |
| 3.3 实验与评价 | 第47-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 4. 第四章 顾及平面性的人工地物影像三维重建 | 第53-84页 |
| 4.1 全泛变分立体匹配数学模型 | 第55-58页 |
| 4.1.1 经典模型 | 第55-56页 |
| 4.1.2 全泛变分模型 | 第56-58页 |
| 4.2 全泛变分立体匹配优化方法 | 第58-68页 |
| 4.2.1 预处理 | 第58-64页 |
| 4.2.2 基于“原始-对偶”理论的优化算法 | 第64-66页 |
| 4.2.3 基于半全局初始化的优化算法 | 第66-68页 |
| 4.3 实验与评价 | 第68-82页 |
| 4.3.1 定量评价 | 第68-78页 |
| 4.3.2 定性评价 | 第78-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-84页 |
| 5. 第五章 明暗引导下的自然地表影像三维重建 | 第84-111页 |
| 5.1 明暗引导的形状精化数学模型 | 第85-92页 |
| 5.1.1 辐射传输建模 | 第86-90页 |
| 5.1.2 辐射一致性约束 | 第90-92页 |
| 5.2 明暗引导的形状精化方法 | 第92-97页 |
| 5.2.1 辐射预处理 | 第92-94页 |
| 5.2.2 基于Euler-Lagrange方程的分步优化算法 | 第94-97页 |
| 5.3 实验与评价 | 第97-109页 |
| 5.3.1 模拟数据实验 | 第97-105页 |
| 5.3.2 真实数据实验 | 第105-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-111页 |
| 6. 第六章总结与展望 | 第111-114页 |
| 6.1 论文总结 | 第111-112页 |
| 6.2 论文创新点 | 第112-113页 |
| 6.3 论文展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |