| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外总体研究情况综述 | 第9-15页 |
| ·基于轮廓线索的三维对象建模方法 | 第9-10页 |
| ·基于视觉的二视图三维场景深度估计方法 | 第10-12页 |
| ·基于视觉的无序图像集合三维场景建模方法 | 第12-14页 |
| ·基于视觉的图像序列三维场景建模方法 | 第14-15页 |
| ·基于视觉的三维场景建模的方法分析及研究难点 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于视觉的三维场景建模相关理论和算法 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·特征检测和相似性匹配 | 第18-23页 |
| ·NCC匹配算法 | 第18-19页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第19-20页 |
| ·SIFT 特征检测、描述和匹配算法 | 第20-23页 |
| ·摄像机定标 | 第23-27页 |
| ·相机模型 | 第23-25页 |
| ·物理定标和半自动定标技术 | 第25-26页 |
| ·自定标技术 | 第26-27页 |
| ·视觉问题最优化方法 | 第27-31页 |
| ·基于MRF的优化方法 | 第27-30页 |
| ·基于集束调整的优化方法 | 第30-31页 |
| ·Delaunay表面重构技术 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 光照和设备变化不敏感的二视图三维场景深度估计 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·SIFT-NCC代价函数 | 第34-37页 |
| ·基于成像过程的图像模型 | 第34-35页 |
| ·光照和设备变化的处理 | 第35-36页 |
| ·SIFT-NCC匹配策略 | 第36-37页 |
| ·MRF优化 | 第37-39页 |
| ·能量函数 | 第38-39页 |
| ·TRW-S优化 | 第39页 |
| ·实验结果 | 第39-41页 |
| ·曝光时间变化情况下的实验 | 第40页 |
| ·曝光时间和外部光源都变化情况下的实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第4章 多特征融合的多视图三维场景建模 | 第44-59页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·高质量图像子集合选取 | 第45-48页 |
| ·图像质量和基线大小对三维场景建模的影响分析 | 第45-46页 |
| ·图像筛选准则 | 第46-48页 |
| ·图像集合自定标 | 第48-49页 |
| ·多特征融合的MFF-MVS算法 | 第49-51页 |
| ·多特征提取、匹配与融合 | 第50页 |
| ·稠密点云重建 | 第50-51页 |
| ·三角织网及表面重构 | 第51页 |
| ·图像序列/视频的三维场景建模 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-58页 |
| ·MFF-MVS算法的已定标建模实验 | 第52-53页 |
| ·MFF-MVS算法的自定标建模实验 | 第53-54页 |
| ·视频序列三维场景建模实验 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |